<i>Streptococcus iniae</i>: an Emerging Pathogen in the Aquaculture Industry
Notice bibliographique
Résumé
The aquaculture industry, which is increasingly being developed, has not yet been recognized to result in significant human disease. Aquaculture in North America involves diverse farming systems in diverse areas. The criticisms concern contamination of the environment by aquaculture systems through unwanted obstructions to coastal navigation, unsightly cages or pens, aquaculture effluents such as excess food and chemotherapeutics, and the use of nonnative species or native species that are either domesticated or genetically different from wild stocks. The level of contamination of aquaculture products with pathogenic bacteria depends on the environment and the bacteriological quality of the water where the fish are cultured. It should be noted that nonindigenous bacteria of fecal origin could be introduced into aquaculture ponds via contamination by birds and wild animals associated with farm waters. Streptococcus iniae has also been reported to be the causative agent of ongoing infection and excess mortality of tilapia in Texas aquaculture farms. Overcrowding in farms and during transport may have contributed to the increasing importance of streptococcal infections in fish. Finally, although S. iniae commonly colonized the surfaces of tilapia and other species of fish, isolates are genetically diverse. Although S. iniae is capable of causing invasive disease in humans, serious disease appears to be rare, and if people take the proper precautionary measures when handling whole, uncooked fish, infections caused by S. iniae can be prevented.
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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) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,010 |
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 ».