Assessment of Fungi Infection on Clarias anguillaris (Linnaeus, 1758) and Oreochromis niloticus (Linnaeus, 1758), Two Fish Species Farmed in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
Worlwide, fungi are by far the most common pathogen in fish farming. They are responsible of important economic losses in the fishery sector. However, in Burkina Faso knowledge of fungi infecting farmed fish are scarce. As a consequence, the prevalence as well as the effect of these pathogens are not known. A study was carried out on fungal infection of farmed fish. It aimed to evaluate the diversity of fungi associated with Oreochromis niloticus (Linnaeus, 1758) and Clarias anguillaris (Linnaeus, 1758) farmed in Burkina Faso. In total, 89 individuals of fish consisted of 47 specimens of Oreochromis niloticus and 42 specimens of Clarias anguillaris were collected from eleven fish farms. Swabs were taken on fish bodies and inoculated in Malt Extract Agar (MEA). The chloramphenicol was added to avoid bacterial contamination. Seventy-seven (77) fish were infected by fungi (85.51%). Four genera including Aspergillus (four species), Rhizopus (one species), Penicillium (one species) and Mucor (one species) were isolated. Small and big fish were all infected. This study shows fungi as a potential factor that impacts fish farming and suggests a need for more research on their effect on fish. Knowledge of fish parasites like fungi will allow to set effective means of fish pathology control, which once implemented will lead to an increase in fish farming productivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».