O que já sabemos sobre a reprodução de fêmeas de grandes felídeos?
Bibliographic record
Abstract
ResumoOs grandes felídeos são predadores de topo de cadeia com um papel essencial nos ecossistemas globais.O conceito de Conservação Única propõe a reprodução artificial como uma das ferramentas para reduzir a vulnerabilidade dessas espécies.Este manuscrito teve como objetivo avaliar o que há de novo na reprodução de grandes felídeos na última década.O conhecimento da fisiologia e do comportamento reprodutivo é o primeiro passo para o desenvolvimento de tecnologias reprodutivas em animais selvagens.Nos grandes felídeos, o comportamento copulatório é de fundamental importância, pois necessitam de mecanismos de indução da ovulação, que podem ser mecânicos, sensoriais ou via administração de hormônio luteinizante.O sucesso no cuidado neonatal representa o sucesso da tecnologia reprodutiva em fêmeas.Na última década, o sucesso da inseminação artificial foi relatado apenas em tigres-siberianos e leopardos da Anatólia, e a inseminação de onças-pintadas é foco de pesquisa do Instituto Reprocon, trocando material genético entre ambientes in situ e ex situ por meio de inseminação artificial.Para obter oócitos viáveis de alta qualidade, a técnica de escolha é a colheita de oócitos por laparoscopia.A produção de embriões in vitro enfrenta desafios para a maturação eficiente de oócitos e sua vitrificação eficiente.As técnicas reprodutivas precisam de estudos aprofundados em grandes felídeos para atingir a repetibilidade necessária para uma aplicação eficiente na conservação.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".