Investigation of Parasitic Contaminations of Vegetables Sold in Markets in the City of Tabriz in 2014
Notice bibliographique
Résumé
Parasitic diseases are among the most common problems in developing countries. Various parasitic forms such as cysts, larvae and eggs of the parasite are transmitted orally through the consumption of vegetables. So, the aim of this study was to evaluate parasitic contamination of fresh vegetables consumed in the city of Tabriz. This cross-sectional study was conducted for 3 months in 2014 in Tabriz. In this study, 1620 samples from 10 kinds of vegetables (leeks, basil, mint, chives, radishes, parsley, lettuce, watercress, tarragon and coriander) were collected from 54 vegetable shops. After the washing process, centrifugation, sediment preparation and staining, each sample was examined for parasitic contamination. The parasitic infection was observed in 316 (19.5%) which 141 samples (8.7%) was related to metazoan and 175 samples (10.8%) was related to protozoan. the highest contamination was observed in leeks and the lowest in radish. Most parasitic contaminations were related to Ascaris eggs and E. coli cyst and the lowest parasitic contaminations were related to Heterophyes eggs. It can be concluded that vegetables sold in Tabriz are potential sources of human contamination with parasites. It is suggested that the use of fertilizers of human source in agriculture should be avoided.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».