Diagnosis of Parasitic Diseases in Animals Cat Using Bayes Theorem Method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cats are one of the most popular pets in the world, including Indonesian people who like to keep cats as pets, and even become a hobby for cat lovers. Diseases that often attack cats are caused by parasites, namely worms and fleas. Parasites that attack cats are grouped into two, namely ectoparasites and endoparasites. expert system which is a computer program , which is able to store knowledge and rules like an expert . With the help of an expert system, someone who is lay or not an expert in a particular field will be able to answer questions, solve problems, and make decisions that are usually made by an expert . The Bayes Theorem method can be applied to diagnose parasitic diseases in cats based on input symptoms chosen by the users, the system can perform analysis based on predetermined rules or knowledge base. Based on the probability value of each symptom and disease that has been made, the system can diagnose parasitic diseases in cats with different accuracy results, the highest value or percentage which is the result of the diagnosis of the parasitic disease. From the results of trials conducted by the expert system for diagnosing parasitic diseases in cats using the Bayes Theorem method, the highest value was obtained, namely the type of parasitic disease Flea Disease (P03) with a percentage of 38.66%.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle