AVALIAÇÃO DA ENDOGAMIA EM CRIAÇÕES NACIONAIS DE LABRADOR RETRIEVER
Bibliographic record
Abstract
RESUMO: O Brasil figura em segundo lugar no mercado mundial de produtos pet, com uma população de mais de 52 milhões de caninos, sendo o Labrador Retriever uma raça com grande popularidade.No Brasil é uma das raças de grande porte mais comercializada, com mais de mil cães ao ano sendo oficialmente registrados na última década.A prática de acasalamentos endogâmicos é historicamente bastante difundida na cinofilia, com uma tendência atual de maior controle e limitação por parte de criadores de países desenvolvidos.No entanto, uma vez que o campo de pesquisa em melhoramento genético de caninos é pouco explorado no Brasil, não existem dados que demonstrem se este cuidado com o nível de endogamia excessivo já está sendo aplicado na criação nacional, e qual o status dos caninos nascidos no Brasil com relação a este parâmetro.Desta forma, objetivou-se avaliar a taxa de endogamia de cães de cinco canis pertencentes ao Clube Paulista do Labrador, comparando valores do coeficiente de endogamia (F) entre canis, e dos cães nascidos no Brasil com aqueles originários de outros países.A partir de dados do site k9data.com,foram cadastradas cinco gerações de oitenta cães, totalizando um banco com 1.128 cães, sendo 184 nascidos no Brasil e o restante em 17 outros países.Os parâmetros populacionais foram obtidos com os softwares CFC e POPREP.Valores de F foram comparados entre canis e entre países através de Kruskal Wallis, utilizando o pacote R. O valor médio de F de toda a amostra foi de 0,61%, sendo 17,1% dos cães endogâmicos, mas somente 1,24% desses animais apresentaram valores de F acima de 10% (14 cães) Valores médios de F tiveram seu pico nos anos de 2015 e 2019.Quando a origem dos animais foi avaliada, foi possível detectar que cães nascidos no Brasil (F médio de 2,004%) tiveram valores de F significativamente maiores do que aqueles nascidos nas outras quatro áreas geográficas (F médio de 0,528%, p<0,0001).Diante da confirmação do não acompanhamento da tendência mundial, nós concluímos haver a necessidade de inclusão de mão de obra técnica para aconselhamento genético na criação de cães nacional, o que poderia auxiliar no controle eficiente da endogamia da raça.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".