Impact of farm management on expression of early mortality syndrome/acute hepatopancreatic necrosis disease (EMS/AHPND) on penaeid shrimp farms in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Asian shrimp farming industry has experienced massive production losses due to a disease caused by toxins of Vibrio bacteria, known as early mortality syndrome/acute hepatopancreatic necrosis disease (EMS/AHPND) for the last 5 years. The disease can cause up to 100% cumulative pond mortality within a week. The objective of this study was to identify factors associated with AHPND occurrence on shrimp farms. A case-control study was carried out on shrimp farms in four provinces of Thailand. Factors related to farm characteristics, farm management, pond and water preparation, feed management, post-larvae (PL) shrimp and stock management were evaluated. Multivariable logistic regression analysis identified factors affecting AHPND occurrence at the pond level. Chlorine treatment, reservoir availability, use of predator fish in the water preparation, culture of multiple shrimp species in one farm and increased PL stocking density contributed to an increased risk of AHPND infection, while delayed first day of feeding, polyculture and water ageing were likely to promote outbreak protection. Additionally, the source of PL was found to be associated with AHPND occurrence in shrimp ponds, which requires further study at the hatchery level. Identification of these factors will facilitate the development of effective control strategies for AHPND on shrimp farms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».