Studies on the Prevalence and Distribution of Parasites of Tilapia Fish (<i>Oreochromis niloticus</i>) from Igbokoda River, Ondo State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Fish parasite cause high mortality and lower the general health of fish, thus reducing the economic value and leading to zoonotic disease. This study is to determine the prevalence of end parasite of Nile Tilapia ( Oreochromis niloticus ) sold for consumption at Igbokoda River, Ilaje Local Government area of Ondo State. Fish purchased from Igbokoda was transported to the Department of Biology Laboratory, FUTA, and was sacrificed, measure and dissected to reveal the vital organ for parasite examination. Of the 200 sample of Tilapia examined, 84 (42%) were infected. The most prevalent parasite was Diphyllobothrium latum with prevalence of 32 (38%) followed by Camallanus 20 (23.8%), Gnathostoma spinigerum 14 (16.67%), Procamallanus 10 (11.9%) and Clinostomum with the lowest prevalence of 8 (9.52%). Fish with body weight greater than 300g and those having longer length were more infected and have the highest prevalence of 100% and 24 (60%) respectively. There was significance between the weight and length of the fish with respect to the fish parasite prevalence (P < 0.05). thus this study reveal that fish parasite is still prevent in the study area and as such urgent control intervention should be designed to curb these parasites.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».