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Enregistrement W3118131319 · doi:10.33861/2071-8020-2020-2-17-20

On senecavirus transmission pathways and mechanism

2020· article· en· W3118131319 sur OpenAlexaboutno aff
Oleg Yu. Chernykh, Aleksey V. Mishchenko, В. А. Мищенко, В. П. Семакина, А. К. Караулов

Notice bibliographique

RevueVeterinaria Kubani · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVesicular StomatitisOutbreakEpizooticBiologyVirologyTransmission (telecommunications)FecesFoot-and-mouth diseaseDiseaseSerotypeVirusVesicular stomatitis virusMedicinePathologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Senecavirus infection is manifested by vesicular lesions of the skin of the distal parts of the limbs, patch and mammary gland in adult pigs and epizootic transient neonatal disease of newborn piglets. According to clinical signs and pathological changes, vesicular senecavirus infection in fattening pigs and adult pigs is indistinguishable from foot and mouth disease, porcine vesicular disease, porcine vesicular exanthema and vesicular stomatitis. The causative agent of senecavirus infection is a small, non-enveloped virus containing RNA coated with a protein capsid. Возбудитель относится к семейству Picornaviridae, роду Senecavirus. According to the data of 2019 senecavirus infection has been reported in the United States, Canada, Brazil, Colombia, China, Thailand, and Vietnam. There is a tendency to widespread senecavirus. A number of researchers believe that in the US, senecavirus infection has become endemic. Outbreaks of senecavirus infection in the Heilujiang province of China represent the greatest threat to pig breeding in the Russian Federation, since this province borders with Primorsky, Khabarovsk, the Jewish Autonomous and Amur regions. Experimentally proved the possibility of infection of pigs with senecavirus by alimentary route. It has been established that certain food ingredients are risk factors for the movement of viruses, including senecavirus, across the country and around the world. These results indicate a great risk of introducing senecavirus into Russia with feed ingredients. Isolation of senecavirus from samples of the lungs of sick pigs indicates a possible infection of animals by an aerogenous route. Senecavirus is excreted from the mouth out of the body of pigs, as well as with feces within 28 days.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,154 · 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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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