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Record W4401240333 · doi:10.34188/bjaerv7n3-017

Cólica equina: decidindo a necessidade de intervenção cirúrgica

2024· article· pt· W4401240333 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueBrazilian Journal of Animal and Environmental Research · 2024
Typearticle
Languagept
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Language Studies
Canadian institutionsMonsanto (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

A determinação da necessidade de intervenção cirúrgica em equinos com cólica é crucial para garantir tratamento adequado e evitar complicações graves. Uma pesquisa sistemática da literatura relativa ao assunto foi realizada em bases de dados acadêmicas, incluindo PubMed, Scopus, Web of Science, e Google Acadêmico utilizando termos de busca relevantes relacionados à cólica equina. Artigos pertinentes ao assunto foram selecionados e suas informações organizadas em uma revisão de literatura do tipo narrativa. A cólica equina é uma condição dolorosa e potencialmente fatal que pode resultar de uma variedade de causas, desde distúrbios gastrintestinais simples até obstruções intestinais complexas. A identificação precoce de sinais de cólica grave, como frequência cardíaca elevada, tempo de preenchimento capilar prolongado e dor abdominal intensa é fundamental para iniciar uma intervenção rápida. A avaliação clínica, incluindo exames físicos, análises laboratoriais e métodos de diagnóstico por imagem, desempenha um papel crucial na determinação da gravidade da cólica e na decisão da intervenção cirúrgica. A intervenção cirúrgica oportuna pode salvar vidas e melhorar significativamente o prognóstico em casos graves de cólica equina.

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.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.677
Threshold uncertainty score0.997

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.062
GPT teacher head0.352
Teacher spread0.290 · 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