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Enregistrement W4312978416 · doi:10.17582/journal.vsrr/2022/8.2.90.95

Prevalence of Fasciolosis in Cattle Farm of Tilottama Municipality, Rupandehi, Nepal

2022· article· en· W4312978416 sur OpenAlexaff
Nishim Bhusal, Bhuwan Raj Bhatt, Saroj Shrestha, Arjun Chapagain

Notice bibliographique

RevueVeterinary Sciences Research and Reviews · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueHelminth infection and control
Établissements canadiensLambton College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFasciolosisGeographyVeterinary medicineEnvironmental protectionFisheryAgroforestrySocioeconomicsEnvironmental scienceBiologyFasciola hepaticaHelminthsMedicineZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fasciolosis is a common parasitic disease affecting cattle and other ruminants, commonly sheep, and caused by Fasciola hepatica and F. gigantica. The disease is cosmopolitan in distribution and can cause extensive economic losses to the farmers. A cross-sectional study was conducted to determine the prevalence of fasciolosis in commercial cattle farms of Tilottama Municipality, Rupandehi district, Nepal. A total of 270 fresh faecal samples were collected purposively from the study area with different ages, sex, stage, and breeds for examination (sedimentation method) to visualize eggs of Fasciola microscopically. The obtained data were coded and analysed using Microsoft Excel 2016. The overall prevalence of fasciolosis in cattle was found to be 15.56%. Age and sex-wise prevalence was found to be statistically significant (P<0.05), while stage and breed-wise prevalence was insignificant (P>0.05). Fasciolosis is prevalent moderately among cattle in Tillottoma municipality, which necessitates the study of detailed epidemiology of the disease and effective control strategies to prevent huge economic losses.

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)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,410
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,083 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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