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Enregistrement W4399120931 · doi:10.15232/aas.2024-02553

Review: Summary of the Special Issue on liver abscesses in cattle and thoughts on future research*

2024· article· en· W4399120931 sur OpenAlexaboutno aff
Kristin E Hales

Notice bibliographique

RevueApplied Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesElanco Animal HealthTexas Tech University
Mots-clésEtiologyLiver diseaseDiseaseLiver abscessMedicinePathologyAbscessSurgeryGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

My objective was to summarize 16 original research manuscripts and 1 perspectives and commentary contribution that were submitted, peer reviewed, and ac- cepted in this Special Issue on liver abscesses in cattle. A summary of key points made in the Special Issue articles is provided. Additional conclusions and thoughts about future directions of re- search to address liver abscesses (LA) in cattle are offered. Results and Discussion: This Special Issue represents the current understanding of the etiology, blood chemis- try biomarkers, dietary and management strategies, and mitigation strategies for LA in cattle used in the feedlot industry throughout the United States and Canada. Sev- enteen articles from researchers and industry professionals studying LA in cattle are included, with studies ranging from practical dietary intervention strategies to experi- ments designed to understand the mode of action and the etiology of LA development. Liver abscess disease is a multifactorial, polymicrobial disease that affects mul- tiple organ systems within the body, reflecting complex interactions among the host, environment, and pathogens. The pathogenesis of this disease needs to be further exam- ined, and basic and applied research approaches should be employed to advance our understanding of liver abscesses in cattle.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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