Bibliographic record
Abstract
A obesidade é a doença nutricional mais frequente em animais de companhia que pode ser causada ou influenciada por fatores de risco, ambientais ou genéticos. O tecido adiposo é um órgão endócrino que secreta substâncias que podem apresentar-se em desequilíbrio no organismo obeso. Isso gera um prejuízo a saúde animal e pode desencadear várias comorbidades. Com a finalidade de identificar fatores de risco e principais complicações associadas a obesidade canina foram aplicados questionários on-line e físicos a tutores de cães, totalizando 1303 participações. Dos tutores entrevistados 25% consideraram que seus cães apresentavam sobrepeso ou obesidade. Os fatores de risco identificados para a obesidade relacionados ao animal foram: idade do animal (7-8 anos), raça (Labrador, Poodle, etc), sexo (fêmeas), esterilização, pouca disposição, pouca prática de atividade física, baixa duração da atividade, apetite voraz, dor e dificuldade de locomoção e uso de medicações (corticoide, fenobarbital e anticoncepcionais). Quanto aos tutores: idade (>60 anos), estado civil (divorciado), morar sozinho. As complicações que apresentaram correlação com obesidade foram: dermatopatias em geral, pele oleosa, descamação da pele, alergopatia, otopatia, claudicação, doença articular, tumor, tártaro, tosse, ronco, cansaço fácil e poliúria.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".