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Enregistrement W1820725693 · doi:10.1111/j.1865-1682.2011.01240.x

Common, Emerging, Vector-Borne and Infrequent Abortogenic Virus Infections of Cattle

2011· review· en· W1820725693 sur OpenAlexaff
Haytham Ali, Abdelmoneim A. Ali, Mohammad Atta, Arnost Cepica

Notice bibliographique

RevueTransboundary and Emerging Diseases · 2011
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueVector-Borne Animal Diseases
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirusVirologyBiologyRift Valley feverVector (molecular biology)EpizooticAbortionCattle DiseasesVeterinary virologyTransmission (telecommunications)Veterinary medicineMedicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review deals with the aetiology and the diagnosis of bovine viral abortion. While the abortion rates on beef and dairy cattle farms usually do not exceed 10%, significant economic losses because of abortion storms may be encountered. Determining the cause of abortions is usually a challenge, and it generally remains obscure in more than 50% of the necropsy submitted foetuses. Bovine viral diarrhoea virus and bovine herpesvirus-1 are the most common viruses causally associated with bovine abortions in farmed cattle globally. Rift Valley fever virus and bluetongue virus are important insect-transmitted abortogenic viruses. The geographic distribution of these two viruses is primarily dependent on the distribution of the insect vector, but direct transmission is possible. Recent global warming and subsequent insect vector expansion, coupled with the increase in international trade of animals and animal products, have been important factors in recent geographic advances of those two viruses. Bovine herpesviruses-4 and 5 in cattle, as well as other less frequent vector-borne viruses including epizootic haemorrhagic disease virus, Aino virus, Wesselsbron virus and lumpy skin disease virus, are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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