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Enregistrement W1992331708 · doi:10.5539/ijb.v2n2p102

Antibody levels against Newcastle Disease Virus in chickens in Rajshahi and surrounding districts of Bangladesh

2010· article· en· W1992331708 sur OpenAlexvenueno aff
Khandoker Mohammad Mozaffor Hossain, Md. Yamin Ali, Ichiro Yamato

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVirology and Viral Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeroprevalenceNewcastle diseaseBroilerHaemagglutination inhibitionVeterinary medicineAntibodySerologyBiologyVirusVirologyAnimal scienceMedicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A serological survey on the prevalence of antibodies to Newcastle disease virus (NDV) was carried out in broiler and layer chickens in Rajshahi and surrounding districts of Bangladesh. A total of 960 sera samples were collected from broiler (102) and layer (90) farms during the period from January to December 2008. Haemagglutination inhibition (HI) test was performed using NDV antigen to determine antibodies against NDV. The overall seroprevalence of antibodies to NDV in broiler and layer chickens were 78.04% (510 samples) and 96.67% (450 samples), respectively. Antibody levels against NDV were recorded in different age groups for both broiler and layer chickens. Seroprevalence of antibodies to NDV was found significantly (p<0.05) higher in young (broiler 23.88%, layer 11.33%) than in adults (broiler 18.38%, layer 9.22%). Again these levels were recorded in different seasons of the year, with significantly (p<0.05) higher during summer in comparison to other seasons. The level of protection of broilers was found unsatisfactory which must be improved by hyper-immunizing the hens before laying and adopting good managemental practices, whereas, the level of protection in layers was found satisfactory.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations25
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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