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 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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; 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".