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Enregistrement W2019454757 · doi:10.1080/10641260500320845

Modern Trends in<i>Aeromonas hydrophila</i>Disease Management with Fish

2005· article· en· W2019454757 sur OpenAlexfundno aff
Ramasamy Harikrishnan, Chellam Balasundaram

Notice bibliographique

RevueReviews in Fisheries Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésAeromonas hydrophilaAquacultureBiologyAeromonasAntibioticsBacterial diseaseDiseaseDisease managementPathogenBiotechnologyPathogenic bacteriaVaccinationShrimpBacteriaMicrobiologyFish <Actinopterygii>FisheryMedicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aeromonas hydrophila, a ubiquitous, free-living, Gram-negative bacterium, is prevalent in aquatic habitats with cosmopolitan distribution; it is an opportunistic pathogen that has resulted in heavy mortalities in farmed and feral fishes. The traditional application of antibiotics and chemotherapy has been characterized by partial success in the management of diseases like motile aeromonad septicemia (MAS) and aeromonad-associated diseases like epizootic ulcerative syndrome (EUS). Application of antibiotics and chemotherapeutic drugs are necessary in the disease management though this practice has triggered the emergence of drug resistant strains in pathogens. Further resistance may be transferred to other related or unrelated bacteria; therefore, it is necessary to develop and screen new chemicals. Disease prevention by means of vaccination and immuno-stimulation of fish in aquaculture has been particularly successful against several bacterial diseases. For example, mono and multivalent vaccines have been developed against several bacterial diseases in fish. However, when new diseases and pathogens emerge from time to time, it would be difficult to develop such proactive strategies quickly. Recently, probiotics are widely used in aquaculture since they produce bacteriocins and other chemical compounds inhibiting the growth of pathogenic bacteria. Another emerging trend is medicinal plant research, which has increased the world over since herbs used in traditional medicine have little side effects are easily biodegradable and abundantly available in farm areas free of cost. Some herbals that wield potent antibacterial activity against shrimp and fish bacterial pathogens have a crucial role in disease management. Indeed, application of probiotics and herbals in aquaculture may also reduce cost of disease management by obviating the expenses incurred by the use of antibiotics, chemicals, and vaccinations in the future.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations203
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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