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Enregistrement W7062375402

Studie zur kinetischen Ganganalyse und Entwicklung der Körpergewichtsverteilung 
\ndes heranwachsenden Hundes

2022· other· de· W7062375402 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueElectronic Theses of LMU Munich (Ludwig-Maximilians-Universität München) · 2022
Typeother
Languede
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReference valuesBeagle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Der adulte, gesunde Hund wurde in der Literatur der instrumentierten Ganganalyse bereits ausführlich beschrieben. Zum Hund im Wachstum wurden bisher nur wenige Studien veröffentlicht. Die Ziele der vorliegenden Arbeit waren die Beschreibung der Entwicklung der kinetischen Parameter beim gesunden Hund im Wachstum. Die erhobenen Daten sollten für künftige Studien den Zugang zu Referenzwerten für den Hund im Wachstum ermöglichen. \nAcht Foxhound-Boxer-Ingelheim-Labrador Retriever (FBI), und vier Beagles wurden sechs Mal im Alter zwischen 10 und 78 postnatalen Wochen (PW) jeweils in den Gangarten Schritt und Trab untersucht. Folgende kinetische Parameter wurden erhoben: Vertikale Spitzenkraft (Peak Vertikal Force, PVF), Vertikaler Impuls (VI), Standphasendauer (Stance Time, ST), Time Of Occurence (TOO) und Körpergewichtsverteilung (Bodyweight Distribution, BWD). Die Daten wurden zu Vorder- (Thoracic Limb, TL) und Hintergliedmaßen (Pelvic Limb, PL) zusammengefasst. Die dimensionslose Froude Number wurde errechnet. \nIn der vorliegenden Studie wurden kinetische Referenzwerte für Hunde im Wachstum der Rassen Beagle und FBI in den Gangarten Schritt und Trab erhoben. \nAlle kinetischen Parameter waren zu allen Untersuchungszeitpunkten für beide Rassen und in beiden Geschwindigkeiten auf den TL höher als auf den PL. \nDie Ergebnisse in der Gangart Schritt: PVF PL war in PW 10 und 17 signifikant geringer als in PW 78; VI PL war in PW 17 signifikant geringer als in PW 78; TOO TL war in PW 26 signifikant geringer als in PW 78; VI PL, ST TL, ST PL waren beim FBI signifikant geringer als beim Beagle; TOO TL war beim FBI signifikant höher als beim Beagle. \nDie Ergebnisse in der Gangart Trab: PVF TL, VI PL, ST PL, und TOO PL waren in PW 10 signifikant geringer als in PW 78; VI TL und TOO TL waren in PW 10 und 17 signifikant geringer als in PW 78; BWD TL war in PW 10 signifikant geringer als in PW 78; PVF TL und PVF PL waren beim FBI signifikant höher im Vergleich zum Beagle. \nFür den Beagle bezüglich beider Gangarten wurde ein signifikanter Unterschied in der Froude Number zwischen PW 10 und allen folgenden PWs gezeigt. Für den FBI bezüglich der Gangart Schritt wurde ein signifikanter Unterschied in der Froude Number zwischen PW 10 und allen folgenden PWs, sowie in der Gangart Trab zwischen PW 10 und 17 und allen folgenden PWs gezeigt. \nEine maßgebliche Limitation der vorliegenden Studie war die geringe Probandenzahl. Zukünftige Studien mit höherer Probandenzahl und weiteren Hunderassen sind notwendig, um eine größere Bandbreite kinetischer Referenzwerte für den Hund im Wachstum zu ermöglichen.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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