Early detection and prediction of infection using infrared thermography
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Early detection and/or prediction of disease in an animal is the first step towards its successful treatment. The objective of this study was to investigate the capability of infrared thermography as a non-invasive, early detection method for identifying animals with a systemic infection. A viral infection model was adopted using 15 seronegative calves whose body weight averaged 172 kg. Ten of these calves were inoculated with Type 2 bovine viral diarrhoea virus (strain 24515) and five were separately housed and served as uninfected controls. A simultaneous comparison of infrared characteristics in both infected and control animals was conducted over approximately 15 d. In addition, measures of blood and saliva cortisol, immunoglobulin A, blood haptoglobin and clinical scores were obtained. Infrared temperatures, especially for facial scans, increased by 1.5°C to over 4°C (P < 0.01) several days to 1 wk before clinical scores or serum concentrations of acute phase protein indicated illness in the infected calves. The data suggest that infrared thermal measurements can be used in developing an early prediction index for infection in calves. Key words: Infection, early detection, infrared thermography, cattle
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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