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Enregistrement W2507626597 · doi:10.1071/ma16037

Antibiotic resistance associated with aquaculture in Vietnam

2016· article· en· W2507626597 sur OpenAlex
Hoang Nam Kha Nguyen, Thi Thu Hao Van, Peter J. Coloe

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Australia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensCarbon Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquacultureVietnameseAntibiotic resistanceBusinessAgricultureAntibioticsGovernment (linguistics)BiotechnologyFish <Actinopterygii>Resistance (ecology)FisheryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fishery sector is an important source of income, employment and food supply in Vietnam. In 2014, Vietnam was ranked the world's fourth largest exporter and the third largest producer of farmed foodfish. Vietnam seafood export has attained the value of over US$6.0 billion since 2011 and reached a peak of US$7.9 billion in 2014. However, many problems and diseases confront sustainable development of the fishery sector and overuse of antibiotics is considered a major challenge. Antibiotics are used in aquaculture for both therapeutic and prophylactic reasons. Various antimicrobials used in human medicine are also used for food animals even for non-therapeutic use. The use of antibiotics in health management of aquaculture farming is of great concern due to possible residues in aquatic products and in the development of antibiotic resistance. In 2005 the Vietnamese government first promulgated a list of medicines, chemicals and antibiotics that are banned or limited for use in aquaculture and this is regularly updated and amended to tackle the growing problem of antibiotic resistance.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · 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