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Enregistrement W4388832841 · doi:10.3390/microorganisms11112814

Salmonella Infection in Poultry: A Review on the Pathogen and Control Strategies

2023· review· en· W4388832841 sur OpenAlexfundno aff
Syamily Shaji, Ramesh K. Selvaraj, Revathi Shanmugasundaram

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHatchAgricultural Research ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSalmonellaFlockSerotypeBiologyVirulenceTransmission (telecommunications)Salmonella infectionSalmonella entericaMicrobiologyPathogenImmune systemVaccinationImmunologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salmonella is the leading cause of food-borne zoonotic disease worldwide. Non-typhoidal Salmonella serotypes are the primary etiological agents associated with salmonellosis in poultry. Contaminated poultry eggs and meat products are the major sources of human Salmonella infection. Horizontal and vertical transmission are the primary routes of infection in chickens. The principal virulence genes linked to Salmonella pathogenesis in poultry are located in Salmonella pathogenicity islands 1 and 2 (SPI-1 and SPI-2). Cell-mediated and humoral immune responses are involved in the defense against Salmonella invasion in poultry. Vaccination of chickens and supplementation of feed additives like prebiotics, probiotics, postbiotics, synbiotics, and bacteriophages are currently being used to mitigate the Salmonella load in poultry. Despite the existence of various control measures, there is still a need for a broad, safe, and well-defined strategy that can confer long-term protection from Salmonella in poultry flocks. This review examines the current knowledge on the etiology, transmission, cell wall structure, nomenclature, pathogenesis, immune response, and efficacy of preventative approaches to Salmonella.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations218
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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