Bibliographic record
Abstract
Sono passiti molti anni da quando, nel 1971, venne pubblicato il volume “The pig as a laboratory animal” [1]. Il testo conteneva molte informazioni utili per i medici veterinari che ben conoscevano il suino relativamente agli aspetti sanitari e produttivi ma non avevano altrettanta familiarità con le condizioni di laboratorio. \nNella recensione del libro sul Canadian Veterinary Journal uno degli aspetti che vengono sottolineati è che gli autori, “contrariamente a quanto fanno molti innamorati delle virtù del suino nella ricerca biomedica, segnalano come molte delle similitudini acclarate tra uomo e maiale siano più apparenti che reali”. Questa frase chiarisce ampiamente come sia stato lento il percorso che ha portato la ricerca biomedica a considerare la specie suina come un modello di elezione per moltissimi ambiti, come dimostrato dal continuo incremento di pubblicazioni scientifiche in riviste internazionali, dalla pubblicazione di molti altri manuali e dall’organizzazione di congressi dedicati sempre più frequenti (es. Swine in Biomedical Research 1995, 2005, 2008, 2011 e 2014). Nel capitolo si affrontano i principali elementi da prendere in considerazione quando si decide di utilizzare il suino come animale sperimentale.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.517 | 0.333 |
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".