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O que já sabemos sobre a reprodução de fêmeas de grandes felídeos?

2021· article· pt· W4231165494 on OpenAlexaff
Pedro Nacib Jorge‐Neto, A Traldi, Letícia Alecho Requena, Thyara de Deco-Souza, Antônio Carlos Csermak‐Jr, Cristiane Schilbach Pizzutto, Gediendson Ribeiro de Araújo, Thiago Cavalheri Luczinski, Hernán Baldassarre

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Reprodução Animal · 2021
Typearticle
Languagept
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicAnimal Genetics and Reproduction
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

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

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 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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.276
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.262 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
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