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Record W1731673573 · doi:10.1055/s-0037-1621537

Wie wirkt eine „biologische“ Kalziumpille?

2008· article· de· W1731673573 on OpenAlex
Jesper Boje, Henrik J. Ditzel, B. Heidemann, T. Geishauser

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueTierärztliche Praxis Ausgabe G Großtiere / Nutztiere · 2008
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicOral health in cancer treatment
Canadian institutionsUniversity of Guelph
Fundersnot available
KeywordsGynecologyPillMedicinePharmacology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Zusammenfassung Gegenstand und Ziel: Gegenstand der Untersuchung war zu prüfen, inwiefern eine „biologische“ Kalziumpille (Ca-PILL®) Einfluss auf den Kalziumgehalt im Blut von Kühen nach der Abkalbung nimmt. Die Ca-PILL® besteht aus dem Kalziumsalz der Essigsäure. Essigsäure ist eine natürliche Pansensäure. Material und Methoden: Jeweils 10 Kühe erhielten nach der Abkalbung zwei Stück Ca-PILL® (Fallgruppe) oder blieben unbehandelt (Kontrollgruppe). Sowohl vor als auch 1, 3, 6 und 24 Stunden nach der Gabe wurde Blut genommen und auf den Gesamtkalziumgehalt untersucht. Ergebnisse: Zwei Ca-PILL® erhöhten den Blutkalziumgehalt signifikant von einer Stunde bis 24 Stunden nach Gabe im Vergleich zur unbehandelten Kontrollgruppe (p = 0,02). Schlussfolgerung: Zur Verbesserung der Kalziumversorgung kann empfohlen werden, am Tag der Abkalbung zwei Ca-PILL® zu geben und zwei am Tag danach. Klinische Relevanz: Der Vorteil der Ca-PILL® ist, dass sie den Kalziumgehalt im Blut erhöht, ohne Kalziumchlorid-Schäden anzurichten.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.505
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.003
Meta-epidemiology (broad)0.0040.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.016

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.063
GPT teacher head0.326
Teacher spread0.263 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it