URODYNAMICS MODIFICATIONS IN BITCHES AFFECTED BY CENTRONUCLEAR MYOPATHY
Bibliographic record
Abstract
La myopathie centronucléaire du Labrador Retriever est une affection neuromusculaire héréditaire et congénitale à transmission autosomique récessive. Elle représente un très bon modèle animal de la myopathie centronucléaire humaine. Cette étude s'intéresse aux fibres musculaires striées non squelettiques, avec pour modèle le sphincter urinaire. Pour mettre en évidence une éventuelle anomalie fonctionnelle de ce dernier, nous avons utilisé un examen spécifique: le profil de pression urétrale. Une étude préalable avait montré que la myopathie n'altère pas le tonus urétral des mâles. Nous nous sommes intéressé ici exclusivement aux femelles. L'étude porte sur 20 animaux (7 chiennes témoins et 13 chiennes malades). Les valeurs de pression de clôture, de longueur urétrale fonctionnelle et d'aire sous la courbe ont été analysées par des études statistiques inférentielle et descriptive. Les résultats montrent que la myopathie centronucléaire n'a aucune influence sur le tonus urétral des femelles. Le sphincter urétral strié n'est donc pas touché par la maladie, au moins d'un point de vue fonctionnel. Une analyse histologique de fibres musculaires striées non squelettiques pourrait être intéressante pour compléter ces résultats.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".