Frequentieschatting van ziekteveroorzakende mutaties in de Belgische populatie van enkele hondenrassen: Deel 2: retrievers en andere rastypes
Bibliographic record
Abstract
De Belgische populatie van tien hondenrassen (de bichonfrisé, sint-hubertushond, Vlaamse koehond, boxer, cavalier-kingcharlesspaniël, Ierse setter, het vlinderhondje, de rottweiler, golden retriever en labrador-retriever), waarvan de genetische diversiteit in België laag tot middelmatig laag is of die relatief populair zijn, werd gegenotypeerd voor ziekteveroorzakende mutaties die potentieel relevant zijn voor deze rassen. Op deze manier werd de frequentie van 26 mutaties geschat om zo gerichter fokadvies te kunnen geven. Aandoeningen waarvan de frequentie hoog genoeg ligt om routine-genotypering aan te raden in fokprogramma’s zijn (1) degeneratieve myelopathie voor de sint-hubertushond, (2) “arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy” en degeneratieve myelopathie voor boxers, (3) “episodic falling syndrome” en macrothrombocytopenie voor de cavalier-kingcharlesspaniël (4) progressieve retina-atrofie “rod-cone” dysplasie 4 voor de Ierse setter, (5) golden retriever progressieve retina-atrofie 1 voor de golden retriever en (6) “exercise induced collapse” en progressieve “rod-cone” degeneratie voor de labrador-retriever. De aanwezigheid van de oorzakelijke mutatie voor een korte staart bij de Vlaamse koehond wordt hier volgens de auteurs voor het eerst beschreven.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".