Recent advances in wearable sensors for animal health management
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.
Notice bibliographique
Résumé
Biosensors, as an application for animal health management, are an emerging market that is quickly gaining recognition in the global market. Globally, a number of sensors being produced for animal health management are at various stages of commercialization. Some technologies for producing an accurate health status and disease diagnosis are applicable only for humans, with few modifications or testing in animal models. Now, these innovative technologies are being considered for their future use in livestock development and welfare. Precision livestock farming techniques, which include a wide span of technologies, are being applied, along with advanced technologies like microfluidics, sound analyzers, image-detection techniques, sweat and salivary sensing, serodiagnosis, and others. However, there is a need to integrate all the available sensors and create an efficient online monitoring system so that animal health status can be monitored in real time, without delay. This review paper discusses the scope of different wearable technologies for animals, nano biosensors and advanced molecular biology diagnostic techniques for the detection of various infectious diseases of cattle, along with the efforts to enlist and compare these technologies with respect to their drawbacks and advantages in the domain of animal health management. The paper considers all recent developments in the field of biosensors and their applications for animal health to provide insight regarding the appropriate approach to be used in the future of enhanced animal welfare.
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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 découle