Incidence of trypanosomosis in a Muturu herd at Nsukka, South-Eastern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
A herd of 38 Muturu cattle under semi-intensive system of management at the University of Nigeria, Nsukka Agricultural Farm, southeastern, Nigeria, was examined for the presence of trypanosome infection over a one year period (April, 1998 - March, 1999). The aim was to assess the incidence of trypanosoniosis and factors that may affect its occurrence variation. Infection was widespread in the herd (67.9%) during the period. Out of the factors (season, sex and age) only season showed a significant effect on the occurrence of trypanosomosis. The incidence was highest in the third quarter of the year corresponding 10 the late rainy season period, followed by the fourth quarter (early dry season, and was least in the first quarter (late dry season). This seasonal incidence varied between 2.6% (CI, 0.3 - 9.196) to 20.396 (CI,12.0-30.8%) 411 the infections were due to Trypanosoma vivax and the principal tsetse vector was Glossina tachinoides. Parasitaemic animals were able to control anaemia as their PCPs vere similar to those of uninfected animals (P>0.05). The importance of these findings in relation to the general epizootiology of trypanosomosis and animal production in the area is discussed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».