MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7046269180

Diagnóstico de la población canina y felina en los hogares de las parroquias urbanas del cantón Cuenca, provincia del Azuay

2018· dissertation· es· W7046269180 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepositorio Institucional (Universidad de Cuenca) · 2018
Typedissertation
Languees
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocal DevelopmentContext (archaeology)Confusion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La presente investigación tiene como objetivo general diagnosticar la población canina y felina en las 15 parroquias urbanas del cantón Cuenca, tomando en cuenta las siguientes variables: sexo, raza, edad, estado reproductivo, manejo sanitario y tipo de alimentación, por lo cual se realizaron 1307 encuestas a hogares tomados al azar. El 60.04%(caninos) y 58.25%(felinos) son machos, la edad que predomina en caninos y felinos es de 12 a 60 meses con 59.62% y 53.61% respectivamente. \nHan sido vacunados contra la rabia el 79.49% de los caninos y el 51.55% de los felinos, contra otras enfermedades el 52.35% de los caninos y el 33.51% de los felinos, desparasitación interna de caninos y felinos: 75.33% y 61.34% respectivamente. Las razas que predominan en caninos son: Mestizos, Poodle, Schnauzer, Bulldog, Shih tzu, Pequinés, Golden Retriever, Labrador, Pug, Chihuahua, Beagle, Basset Hound, Dash Hound, Pastor Alemán, Husky Siberiano, Pitt Bull y Sharpei, y en felinos: Doméstico, Himalayo, Persa y Siamés. \nSe demostró que la mayoría de caninos y felinos no están esterilizados constituyendo el 81.82% y 76.81% respectivamente. La alimentación de caninos y felinos es de una dieta mixta, 44.18% y 36.86% respectivamente. \nLa relación encontrada de caninos: hogar es de 1,5:1 y felinos: hogar 0,3:1

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRepositorio Institucional (Universidad de Cuenca)Même sujetHuman-Animal Interaction StudiesTravaux en français237 207