Colapso induzido por exercício: a prevenção vem da boa criação
Bibliographic record
Abstract
Uma parcela do abandono de caes ocorre devido a problemas de saude inesperados pelos tutores, que geram gastos nao previstos e modificacoes da expectativa de um animal saudavel. Na hora de escolher um animal para fazer parte da familia, os caes da raca Labrador Retriever sao muito requisitados nos dias de hoje devido ao seu temperamento docil e disposicao incansavel. Entretanto, ha algumas doencas que possuem maior prevalencia nesta raca e que podem ser evitadas se esse animal vier de um cruzamento correto. Entre elas destaca-se o colapso induzido por exercicio, tambem conhecido como EIC, causada por uma alteracao genetica de carater recessivo. O cao que possui esta doenca demonstra alta intolerância a exercicios fisicos, podendo apresentar fraqueza muscular, dificuldade de movimentacao e muitas vezes ate chegar a obito apos um episodio de intensa atividade fisica. No entanto, a mutacao pode passar despercebida em animais portadores assintomaticos e o cruzamento entre dois destes concebera 25% dos filhotes doentes. Embora no Brasil ainda nao tenha sido realizado nenhum estudo sobre o tema, investigacoes realizadas em outros paises mostram que ate 13,6% de labradores apresentam esta doenca, enquanto que 37% sao portadores assintomaticos. Visto que o nascimento de um animal com este problema so ocorre a partir do cruzamento de dois portadores assintomaticos, este trabalho tem o objetivo de incentivar o futuro tutor a buscar informacoes e melhor escolher o criador do qual adquirira um animal. Sabendo o tutor que existe exame de DNA para a deteccao desta mutacao, ele podera exigi-lo do criador antes de adquirir o filhote. Esperamos que esse tipo de conhecimento contribua para evitar um possivel abandono do animal ao longo de sua vida. Este estudo e outros casos relacionados a outras racas fazem parte de um projeto de extensao que confeccionou um site didatico (www.geneticacanina.com), o qual esta sendo divulgado para a comunidade, de forma que essa orientacao possa ser disseminada e chegue com clareza ao futuro tutor. Dados do Google Analytics demonstram que desde a sua publicacao em dezembro de 2016 o site foi visitado por 317 usuarios e que 20,7% dos visitantes retornaram a ele. Dentre os visitantes, 35% foram originados de outros estados do Brasil, demonstrando uma boa capacidade de difusao do conhecimento pelo pais. Com este tipo de difusao de dados cientificos para a sociedade, espera-se contribuir para a melhoria da qualidade da cinofilia nacional de uma maneira geral, e de maneira mais especifica para a diminuicao da prevalencia do colapso induzido pelo exercicio.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".