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Enregistrement W4411157604 · doi:10.3126/fwr.v2i2.79940

Rhabdochona hospeti Thapar, 1950: A Natural Parasite in Tor putitora

2024· article· en· W4411157604 sur OpenAlexaff
Yagya Raj Joshi, Promod Joshi

Notice bibliographique

RevueFar Western Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFish Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesTribhuvan UniversityMansoura UniversityInternational Business Machines Corporation
Mots-clésParasite hostingBiologyZoologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rhabdochona Railliet, 1916 is a predominant intestinal parasite in fresh water fish all over the world. This study, aimed to investigate the infection level (prevalence, mean intensity and abundance) of nematode Rhabdochona hospeti Thapar, 1950 in golden mahseer (Tor putitora) in Mahakali River, Nepal, was conducted from September 2022 to August 2023. A total of 146golden mahseerwere collected from the two sites of the Mahakali River by using gill nets. Nematode parasites were retrieved and processed using standard helminthological methods. All sized and both male and female fish were found infected year-round. Overall, the prevalence, mean intensity and abundance of the Rhabdochona hospeti in golden mahseer were 90.41%,7.48and 6.77 respectively. Butthere was 100% prevalence in more than 150 gm weight fish in the months of September, January, February and April. The parasitic burden (mean intensity and abundance) was higher in more than 20 cm sized (8.29 and 7.48) female host fish (8.45 and 7.89) in the months of October (15.5 and 13.29) and autumn season (10.84 and 10.05). Statistically, the prevalence, mean intensity and abundance of the Rhabdochona hospeti were insignificant (p ˃ 0.05) with the body size and sex of the host fish, months and season of the year. This study reveals stable high infection of the Rhabdochona hospetias a natural parasite in golden mahseer fish in new locality and will be the one of the natural cause of fish decline from the river in near future.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
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