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Enregistrement W2214658046 · doi:10.1186/s40064-015-1595-1

Survival in water of Campylobacter jejuni strains isolated from the slaughterhouse

2015· article· en· W2214658046 sur OpenAlexafffund
Hana Trigui, Alexandre Thibodeau, Philippe Fravalo, Ann Letellier, Sébastien P. Faucher

Notice bibliographique

RevueSpringerPlus · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensCegep de Saint HyacintheMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésCampylobacter jejuniBiologyMicrobiologyContaminationEffluentOutbreakFood scienceVeterinary medicineBacteriaVirologyEcologyMedicineEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Campylobacter jejuni cause gastroenteritis in humans. The main transmission vector is the consumption or handling of contaminated chicken meat, since chicken can be colonized asymptomatically by C. jejuni. However, water has been implicated as the transmission vector in a few outbreaks. One possibility is the contamination of water effluent by C. jejuni originating from chicken farm. The ability of C. jejuni to be transmitted by water would be closely associated to its ability to survive in water. Therefore, in this study, we have evaluated the ability of reference strains and chicken-isolated strains to survive in water. Defined water media were used, since the composition of tap water is variable. We showed that some isolates survive better than others in defined freshwater (Fraquil) and that the survival was affected by temperature and the concentration of NaCl. By comparing the ability of C. jejuni to survive in water with other phenotypic properties previously tested, we showed that the ability to survive in water was negatively correlated with autoagglutination. Our data showed that not all chicken isolates have the same ability to survive in water, which is probably due to difference in genetic content.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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