COMPARAÇÃO DE MÉTODOS DE AVALIAÇÃO CORPÓREA DE CÃES DA RAÇA LABRADOR E TECKEL
Bibliographic record
Abstract
Uma nutrição apropriada é um dos pré-requisitos mais importantes para a saúde e bem-estar animal, e a manutenção do peso ideal pode prevenir inúmeras doenças. Diferentes métodos de avaliação da condição corpórea vêm sendo empregados na medicina veterinária. Apesar da alta reprodutibilidade do escore de condição corpórea (ECC), ainda existem preocupações sobre subjetividade e precisão, e os métodos morfológicos, como o índice de massa corporal canina (IMCC), aparecem como uma alternativa para essa desvantagem, por ser um método quantitativo. O estudo avaliou o IMCC de 50 cães, 30 da raça labrador e 20 da raça teckel e comparou com os ECCs. Informações sobre características dos animais, hábito alimentar e tipo de manejo, também foram analisados quanto à condição corpórea apresentada. A comparação entre os métodos de ECC e IMCC apresentou discrepância de classificação em um elevado número de animais, a característica da morfologia corporal dos cães pode interferir com sua precisão.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".