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Enregistrement W1977480246 · doi:10.3354/dao02862

Denman Island disease in Washington State, USA: distribution and prevalence in Pacific and Olympia oysters

2015· article· en· W1977480246 sur OpenAlexaffabout
R. Elston, Carolyn S. Friedman, Lori Gustafson, Gary R. Meyer, Robin D. Rogers

Notice bibliographique

RevueDiseases of Aquatic Organisms · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParasitic infections in humans and animals
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesCalifornia Department of Fish and WildlifeWashington Department of Fish and Wildlife
Mots-clésCrassostreaBiologyOysterPacific oysterVeterinary medicineFisheryZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We sampled over 2400 wild, feral, and cultured Pacific oysters Crassostrea gigas and Olympia oysters Ostrea lurida in Washington State, USA, from 2002 to 2006 to estimate the prevalence of infection with Mikrocytos mackini, the causative agent of Denman Island disease. Both histology and qualitative PCR methods were used. Estimates of true prevalence of M. mackini infection in C. gigas, after accounting for imperfect test sensitivity, ranged from mean values of 0 to 10.0% by histology and 0 to 8.4% based on pooled PCR samples. M. mackini was not detected in any of the O. lurida samples. Results suggest a lower prevalence of the pathogen and severity of this oyster disease in Washington than that indicated in previous reports from British Columbia, Canada, potentially attributable to higher seawater temperatures in the Washington sample locations.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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