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Enregistrement W2024783175 · doi:10.7589/0090-3558-43.3.512

Fatal Sarcoptes scabiei Infection of Blue Sheep (Pseudois nayaur) in Pakistan

2007· article· en· W2024783175 sur OpenAlexaff
Mark P. Dagleish, Qurban Ali, R. K. Powell, David Butz, M. H. Woodford

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Diseases · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatological diseases and infestations
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcoptes scabieiBiologyCanisMangeHyperkeratosisMiteVeterinary medicineZoologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sarcoptes scabiei was detected for the first time in skin scrapings, hair pluckings, and histologic sections from a blue sheep (Pseudois nayaur) from the Shimshali Pamir in the Karakorum range of the western Himalaya in Pakistan (36 degrees 28'N, 75 degrees 36'E). Local reports suggest many hundred animals have been affected by a severe skin disease over a 10-yr period, but the shy nature of this species and the extreme climate that they inhabit meant only a single affected animal was available for detailed evaluation. The severe skin lesions were confined to the forelegs and brisket, and many Sarcoptes scabiei mites were present in all the samples examined. Histologic preparations of the skin showed hyperkeratotic and parakeratotic hyperkeratosis of the epidermis with a severe exudative dermatosis with many polymorphonuclear neutrophils and gram-positive cocci, yet no eosinophils. These findings might suggest the lack of an appropriate immune response to the parasite or other coping strategies because there has been no abatement of the clinical signs in affected animals over several years. Treatment options are limited due to the behavior of the species and its habitat. The blue sheep is a primary source of prey for the endangered snow leopard (Panthera uncia) and continued depletion could have serious consequences for the survival of the latter.

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: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations72
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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