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Enregistrement W2591588316 · doi:10.1590/0103-8478cr20160837

Adapted Bailenger method improves the rate of Ascaris suum eggs recovery from liquid pig manure compost

2017· article· en· W2591588316 sur OpenAlexfundno aff
Mariângela F. de Sá, Ricardo Aymay Gonçalves, Cristiana Marder, Matheus D. Baldissera, Camila Belmonte de Oliveira, Jéssica Caroline Gomes Noll, Filipe Santana da Silva, Sílvia González Monteiro

Notice bibliographique

RevueCiência Rural · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMcMaster University
Mots-clésAscaris suumCompostManureSawdustAscarisAnimal scienceBiologyChemistryAgronomyHelminthsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Liquid pig manure (LPM) is widely used as a compost fertilizer for vegetable crops destined for human consumption. However, these wastes may contain parasites eggs, such as the nematode Ascaris suum, that pose serious health risks to humans. We attempted to determine the most appropriate technique for recovering A. suum eggs from LPM compost. Samples were collected from two waste sources during composting, including 23 samples containing LPM, sawdust, and wood shavings, and 14 samples of LPM alone-both in triplicate. Samples were analyzed using several different recovery methods. Recovery of eggs by the modified Bailenger method with adaptations was significantly more effective and recovered 57% more eggs than by the modified Bailenger method alone. Willis-Mollay method, modified Faust method, and the simple sedimentation technique only recovered 4.4%, 13.9%, and 26% of eggs, respectively, compared with the modified Bailenger method with adaptations, indicating that the adjustments made to the Bailenger method were key to improving the recovery of A. suum eggs from compost and LPM.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,295 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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