Occurrence of tylosin in swine wastewater in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
This study determined a tylosin concentration in swine wastewater located in a Mexican pig farm, during different stages of the pigs' growth. The detection of antibiotics in swine wastewater is complex due to its high concentration of solids. Analytical method was developed for detection of tylosin in swine wastewater and swine slurry. Average recoveries of tylosin in the liquid and solid phase were greater than 51 and 44%, respectively, with a greater total recovery of 95%. The results indicated the presence of tylosin in swine wastewater and slurry at concentrations greater than the ones reported in the literature. In grab samples of swine wastewater, the tylosin detected showed concentrations of 56, 72 and 8.6 μg L(-1), in breeding-gestation, nursery pigs, and grow-finishing area, respectively. In composite samples, the concentration of tylosin was 11.8 μg L(-1) for the breeding-gestation area and 2.4 μg L(-1) for the grow-finishing area. For slurry, the concentration of tylosin was 20.6 and 17.8 μg L(-1), for the breeding-gestation and grow-finishing area, respectively. This study presents the detection of a high concentration of tylosin in breeding-gestation and nursery pigs. Traces of tylosin in wastewater from grow-finishing stage were found although the animals were not receiving antibiotics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».