Una revisión del impacto del ruido en perros entre 2018 al 2023
Bibliographic record
Abstract
Llamado el mejor amigo del hombre, pero no nos damos cuenta el daño que ocasiona lo que nosotros llamamos sonido para ellos es ruido, tienen una sensibilidad en los oídos tan extremas ya que son capaces de percibir con frecuencias más altas, es por ello por lo que el objetivo fue determinar los impactos del ruido en perros. La metodología utilizada para la sistematización de la información fue la declaración PRISMA 2020, para determinar el crecimiento anual de la producción científica se calculó con la herramienta digital Calcuvio y el análisis de datos se realizó con Microsoft Office Excel versión 2016 y VOSviewer versión 1.6.19. La distribución geográfica de las investigaciones por año se centró en el 2018 y 2022, el país pionero con mayor publicación fue Estados Unidos, la producción científica fue de 30.26% (crecimiento bajo), las palabras clave con el mayor número de coocurrencias fueron “stress” y “noise” y “dog” y los impactos más frecuentes del ruido en perros fueron en los cambios del comportamiento y el miedo-ansiedad. Se concluye que para futuras investigaciones se debe buscar medidas preventivas del ruido y evaluar el grado de afección en los perros.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
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".