L'uso della dieta casalinga nella pratica veterinaria
Bibliographic record
Abstract
Visto il crescente interesse dei proprietari di gestire in maniera autonoma l'alimentazione del proprio cane si rende sempre più pressante l'esigenza della figura del veterinario nutrizionista che formuli diete adeguate e bilanciate, anche in caso di patologie. I mangimi dietetici presenti sul mercato non sempre purtroppo possono essere usati sia per la loro scarsa appetibilità sia perché hanno un costo elevato. Questo può portare il proprietario ad interrompere la terapia dietetica vanificando di fatto l'effetto terapeutico della dieta stessa. Il medico veterinario deve essere quindi in grado di formulare diete casalinghe rispondendo alle esigenze del paziente e alla disponibilità del proprietario. Lo scopo della tesi è stato pertanto quello di formulare, nell'ambito dell'attività clinica svolta durante il tirocinio, diete casalinghe in 12 pazienti con diverse patologie (patologie renali, gastrointestinali e allergie). E' stato quindi eseguito il followup verificando l'accettazione della dieta da parte del cane, le eventuali difficoltà del proprietario alla realizzazione del piano dietetico e le risposte cliniche dei pazienti.
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 | 0.002 |
| 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 | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".