MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7084112297 · doi:10.5937/svs25275m

U poređeni prikaz različitih metoda za utvrđivanje optimalnog vremena za parenje kuja

2025· article· sr· W7084112297 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagesr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicEconomic, financial, and policy analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPeriod (music)Duration (music)Blood calciumQuarter (Canadian coin)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Precizno određivanje optimalnog vremena za parenje ili veštačko osemenjavanje kuja od ključnog je značaja za uspostavljanje graviditeta, ostvarivanje odgovarajućeg broja štenadi, ali i kasnije precizno određivanje termina porođaja. U praksi je razvijen čitav niz metoda koje se zasnivaju na proceni ponašanja životinje, kliničkom pregledu, laboratorijskim analizama i savremenim dijagnostičkim metodama. Posmatranje ponašanja kuje, iako jednostavno i često dovoljno pouzdano, može biti otežano usled individualnih razlika u reakciji životinja. Vaginoskopija omogućava uvid u morfološke promene sluzokože vagine tokom ciklusa, dok citološki pregled vaginalnog brisa daje precizne informacije o stepenu keratinizacije epitelnih ćelija, što je u direktnoj korelaciji sa hormonalnim statusom. Nalaz preko 80% keratinizovanih superficijalnih ćelija predstavlja najpouzdaniji znak da je nastupio optimalan period za parenje. Prednost metode je jednostavnost, niska cena koštanja i mogućnost višestrukih ponavljanja pregleda. Hormonska dijagnostika zasniva se na merenju koncentracije luteinizirajućeg hormona (LH) i progesterona u serumu, što omogućava direktno praćenje vremena ovulacije. Detekcija pika LH predstavlja najpouzdaniju metodu, jer ovulacija nastupa približno 48 sati kasnije, a optimalno vreme za parenje obuhvata narednih 4-5 dana. Praćenje rasta koncentracije progesterona u serumu, koje započinje još pre ovulacije i dostiže 4-10 ng/ml na dan ovulacije, dodatno potvrđuje vreme kada je najveća verovatnoća za uspešnu oplodnju. U praksi se kao najoptimalniji period uzima vreme 2-5 dana nakon porasta progesterona iznad bazalnih vrednosti, što se u većini slučajeva može ustanoviti kroz 2-3 uzastopna merenja. U novije vreme u upotrebi je i merenje otpora vaginalne sluzi, brza i ekonomična metoda koja, u kombinaciji sa prethodno navedenim pristupima, može značajno unaprediti tačnost određivanja optimalnog vremena. Na kraju, ultrasonografski pregled jajnika predstavlja sve dostupniju metodu u veterinarskoj praksi koja omogućava direktnu vizualizaciju folikula i dinamike njihovog rasta. Mada tehnički zahtevniji, ovaj pristup značajno doprinosi proceni ciklusa i često potvrđuje nalaze dobijene citološkim i hormonalnim metodama. Svaka od metoda ima svoje prednosti i ograničenja, pa se u kliničkoj praksi najčešće preporučuje njihova kombinacija radi postizanja maksimalne pouzdanosti. Ovakav multidisciplinarni pristup omogućava precizno određivanje trenutka ovulacije i povećava verovatnoću uspešne oplodnje.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.065

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0090.005
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.004

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 head0.020
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.225 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicEconomic, financial, and policy analysisFrench-language works237,207