Novel Application of Non‐Invasive Methodological Approaches in Biomedical Sciences Towards Better Understanding of Marine Teleost Ocular Health and Disease
Notice bibliographique
Résumé
Seafood is an important resource for global nutrition and food security, with both land and marine aquaculture playing pivotal roles. High visual acuity is key for health and survival of farmed, cultured, and wild fish. Cleaner fish technology to control parasite infestation has become important in marine aquaculture and highlights the importance of visual acuity in the efficacy of cleaner fish species. New clinical diagnostic approaches towards understanding and optimising fish visual health could benefit both aquacultured and wild fish populations. Opportunities for developing and using advanced non-invasive clinical assessment and diagnosis of ocular health in wild, cultured, and experimental fish are key to more rapidly realising how threats to eye health in these animals might be better understood and mitigated. Ophthalmoscopy can rapidly and non-invasively image anatomical aspects of retinal and anterior ocular tissues and has been used in mammalian biomedicine since the turn of the 20th century. More now than ever, labour-intensive post-mortem approaches for ocular analysis such as histology are increasingly being replaced or supplemented by application of various forms of optical coherence tomography (OCT) imaging of ocular tissues in mammalian biomedicine. Advances and availability of other methodological approaches such as three-dimensional printing and computer science make instrument customisation affordable and adaptable. This review article will outline how ophthalmoscopy, OCT, and other methodologies are being applied towards understanding ocular health in teleost fish species and will describe some of the future opportunities that technological advances might afford in advancing ocular imaging in fish health and disease in general.
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 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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».