AVALIAÇÃO DO BEM ESTAR DE NOVILHAS CONFINADAS APRESENTANDO DIFERENTES ESTÁGIOS DA DERMATITE DIGITAL BOVINA
Bibliographic record
Abstract
Objetivou-se caracterizar a Dermatite Digital em novilhas confinadas no sul do Canada, em termos de distribuicao anatomica, aspecto macroscopico da lesao e fisiologicos apresentados em diferentes estagios da doenca. Para tanto, utilizou-se 59 bovinos que possuiam aparente claudicacao causada pela enfermidade foram selecionados e determinados os valores do escore de claudicacao, escore de condicao corporal, peso e amostras de saliva para analise de cortisol. Apos o abate, as lesoes tipicas foram estadiadas em escores. O cortisol foi avaliado utilizando kit comercial ELISA. O peso corporal medio dos animais foi de 609 quilogramas ± 54. Avaliando o escore de claudicacao foi contatado que 67,8% dos animais eram levemente mancos e que apenas 3,4% dos animais possuiam claudicacao grave. Verificou-se tambem que a maioria das lesoes se localizavam em ambos os membros pelvicos. Verificou-se 26% de lesoes do tipo M-1; 37,4% de lesoes M-2; 8,1% de lesoes M-3; 13% de lesoes M-4, e 15,4% de lesoes M-4,1. Quando os grupos de animais foram avaliados de acordo com o escore de dermatite digital e comparados com o peso, foi-se visto que os animais que pertenciam ao grupo M-2 apresentaram estatisticamente menor peso (p<0.05). Quando os grupos de animais foram avaliados de acordo com o escore de DD e comparados com o cortisol salivar, foi-se obtido valores nao significativos. Conclui-se que a DD constitui uma importante causa de claudicacao nos animais e que mais estudos sobre o assunto sao necessarios para que sejam minimizadas as perdas economicas e melhorado o bem estar destes animais.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".