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Enregistrement W7036080658

Applicazioni tecnico metodologiche per il miglioramento della performance riproduttiva nel cane di allevamento

2017· dissertation· en· W7036080658 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUnissResearch (Università degli Studi di Sassari) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEmbodied and Extended Cognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilityArtificial inseminationBreedNatural fertilityInfertilityCullingReproductionPregnancy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breeders often complain about a decreased fertility and veterinarians are more and more requested to solve fertility problems.<br/>
\nIn this study 5 breeds of dogs were selected on the basis of an infertility anamnesis. Newfoundland, English Bulldog, Hold English Mastiff, Great Dane and Dogue de Bordeaux. The purpose of this research was to determine the correlation between various fertility parameters and try to improve the production. There was no relation between parity and breeds in our population. In this study, there were more natural covers in great danes as compared to other breeds. English bulldogs and Old English Mastiffs in particular had significantly less natural breeding. There were significantly more positive pregnancy diagnoses in both primiparous and multiparous bitches in all breeds but in the great danes. This suggests a reduced fertility in that breed. Considering the number of puppies produced by a particular tecnic of insemination there is an effect only in Great Dane. In that breed, it seems that natual breeding is more efficient than the Artificial Insemination. A significant effect of the breed on the type of delivery was demonstrated (more c-sections in Bulldogs and Mastiffs, more natural deliveries in Newfoundland and Dogues de Bordeaux and no difference in Great Danes). Primiparous were not less likely to give birth naturally than multiparous bitches.
\nPerpetuating artificial reproduction in dogs that, under natural conditions, could never contribute to the genetic pool, the low fertility in some bloodlines is probably explained by wrong breeder selection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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