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Enregistrement W2791756032 · doi:10.6000/1927-5129.2018.14.03

Prevalence and Incidence of Staphylococcus aureus from Wound of Different Animal Species

2018· article· en· W2791756032 sur OpenAlexvenueno aff
Mussarat Kumbhar, Safia Kandhro, Rehmatullah Rind, Rameez Raja Kaleri, Iqra Shafi Chandio, Tanzila Farooq, Asif Bin Rehman, Aijaz Ali Junejo, Faisal Noor Qureshi, Mathan Kumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaphylococcus aureusDonkeyStaphylococcusMicrobiologyBiologyMicrococcaceaeIncidence (geometry)Staphylococcus intermediusVeterinary medicineStaphylococcal infectionsBacteriaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence incidence and biochemical characteristics of Staphylococcus aureus isolated from wounds of buffalos, goats, dogs, donkeys and chickens were studied during present indigestion.The highest infection of Staphylococcus aureus was found in wound samples of buffalos (70.00%). as compared to goat, (33%), dog, (3%) donkey (40%) and chicken, (46.66%) respectively. The overall pure samples with Staphylococcus auerus from the animals was recorded as 39.13% while mixed infection was observed as 34.78%. The shape of Staphylococcus auerus isolated from buffalos, goat, and chicken were cocci, spherical, round in shape and characterized as G+ve. The Staphylococcus auerus isolated from all the animals were non-motile. It is concluded that highest infections of Staphylococcus aureus was found in buffalo (70.00%), whereas highest number of Staphylococcus aureus bacterial specie was observed as compared to other bacterial species.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,393

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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