Recent Advancement in Biosensors Technology for Animal and Livestock Health Management
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The term biosensors encompasses devices that have the potential to quantify physiological, immunological and behavioural responses of livestock and multiple animal species. Novel biosensing methodologies offer highly specialised monitoring devices for the specific measurement of individual and multiple parameters covering an animal’s physiology as well as monitoring of an animal’s environment. These devices are not only highly specific and sensitive for the parameters being analysed, but they are also reliable and easy to use, and can accelerate the monitoring process. Novel biosensors in livestock management provide significant benefits and applications in disease detection and isolation, health monitoring and detection of reproductive cycles, as well as monitoring physiological wellbeing of the animal via analysis of the animal’s environment. With the development of integrated systems and the Internet of Things, the continuously monitoring devices are expected to become affordable. The data generated from integrated livestock monitoring is anticipated to assist farmers and the agricultural industry to improve animal productivity in the future. The data is expected to reduce the impact of the livestock industry on the environment, while at the same time driving the new wave towards the improvements of viable farming techniques. This review focusses on the emerging technological advancements in monitoring of livestock health for detailed, precise information on productivity, as well as physiology and well-being. Biosensors will contribute to the 4 th revolution in agriculture by incorporating innovative technologies into cost-effective diagnostic methods that can mitigate the potentially catastrophic effects of infectious outbreaks in farmed animals
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».