Tilapia Lake Virus (TiLV): a Globally Emerging Threat to Tilapia Aquaculture
Notice bibliographique
Résumé
Tilapia lake virus is a globally emerging virus responsible for episodes of mass mortality in cultured and/or feral tilapia (Oreochromis spp. and hybrids) in Asia, Africa, Central America, and South America. Since 2014, there have been global reports of TiLV disease resulting in 10% to 90% mortality in tilapia fry, juveniles, and adults causing significant economic losses. Currently, the disease has been confirmed in Colombia, Ecuador, Egypt, India, Indonesia, Israel, Malaysia, Mexico, Philippines, Peru, Tanzania, and Thailand. TiLV has not yet been found in the USA or Canada, but it has most recently been reported in 20 aquaculture production facilities across six Mexican states (Chiapas, Jalisco, Michoacán, Sinaloa, Tabasco and Veracruz). This 7-page fact sheet written by Lowia Al-Hussinee, Kuttichantran Subramaniam, Win Surachetpong, Vsevolod Popov, Kathleen Hartman, Katharine Starzel, Roy Yanong, Craig Watson, Hugh Ferguson, Salvatore Frasca Jr., and Thomas Waltzek and published by the UF/IFAS School of Forest Resources and Conservation, Program in Fisheries and Aquatic Sciences describes this important emerging disease and explains how to prevent outbreaks and what to do if you suspect TiLV in an aquaculture facility or in the wild. http://edis.ifas.ufl.edu/fa213
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,024 |
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 ».