Effects of different essential oils on the acceptability and palatability of cereal-based baits for laboratory mice
Notice bibliographique
Résumé
The aim of our study was to investigate the possibility of application of essential oils as additives in cereal-based rodenticide baits, at rates which prevent mould development and are applicable in humane medicine. Also, the purpose of these oils would be to extend the utility value of baits and reduce the use of antifungal ingredients that usually affect bait acceptance. The effects of essential oils of ten different plant species, applied at rates of one and two ml per kg of plain bait, on bait acceptance and palatability in choice feeding tests for Swiss mice were studied under controlled laboratory conditions. Baits were prepared according to relevant EPPO standards (2004). The effects of essential oils on bait acceptance and palatability for Swiss mice were determined in choice feeding tests using a formula by Johnson and Prescott (1994). There was no significant statistical difference in effects between groups and sexes regarding weight change in the experiment. During the experiment and recovery period, neither change in mice behavior no deaths were observed. Cinnamon and anise essential oils, commonly used as attractants, and clove oil, were most effective because they had no negative effect on bait acceptance and palatability, while fenchel and bergamot oils showed repellent activity that grew as the oil content in baits increased.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».