MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6987374207

Studio radiografico delle anche in una popolazione di Labrador e Golden Retriever in addestramento per attività sociali

2007· article· it· W6987374207 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2007
Typearticle
Languageit
FieldVeterinary
TopicVeterinary Orthopedics and Neurology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNucleofectionGestational periodArticular cartilage damageHyporeflexiaParaphernalia
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La displasia dell’anca nei cani è una delle patologie ortopediche più diffuse. L’esame radiografico delle articolazioni coxofemorali è un metodo largamente accettato e documentato per la diagnosi di displasia e rappresenta l’unico modo di ridurne la frequenza genetica attraverso la valutazione fenotipica dei riproduttori. Lo scopo di questo studio è determinare la prevalenza della displasia dell’anca, nei suoi diversi gradi e manifestazioni, in una popolazione di 42 cani appartenenti alle razze Labrador e Golden Retriever provenienti dalla Scuola Nazionale Cani Guida per Ciechi della regione Toscana. La valutazione radiografica delle anche è stata eseguita utilizzando la proiezione ventrodorsale standard. La gravità della displasia è stata classificata sia con il metodo F.C.I. che con il metodo anglosassone. La prevalenza di displasia dell’anca nella popolazione è stata del 73,8%; del 76,2% nei maschi e del 71,4% nelle femmine; del 77,4% nei cani tra 14 e 18 mesi di età e 63,7% nei cani tra 19 e 24 mesi di età. Il 16,1% dei cani displasici avevano displasia monolaterale. Il 23,8% dei casi presentava solo incongruità articolare come segno di displasia, il 73,8% presentava incongruità con osteofitosi ed il 2,4% presentava solo osteofitosi. La prevalenza della displasia nel sottogruppo dei non artrosici è stata del 30%.

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 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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.302
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

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

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 head0.017
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.255 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2007
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa)Same topicVeterinary Orthopedics and NeurologyFrench-language works237,207