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Enregistrement W7056060178

Effectiveness of pulsed electromagnetic field therapy (pemft) on bovine mastitis infection based on persistence of bacterial isolates post treatment

2015· other· en· W7056060178 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCSUN ScholarWorks (California State University, Northridge) · 2015
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMastitisPersistence (discontinuity)Dairy cattleStreptococcusStaphylococcus aureusBacteriaCalifornia mastitis testStaphylococcus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the US, mastitis infections in dairy cows account for $2-4 billion in financial losses for dairy farms nationwide, and about $200/cow/yr. Early treatment of these cows is crucial for maintaining the income of dairy farmers. The most common bacteria responsible for bovine mastitis include Staphylococcus aureus, Escherichia coli and Streptococcus species. Pulsed electromagnetic field therapy (PEMFT) was used to treat udders of mastitic dairy cattle (15 cows at two dairy farms in Chino and Ontario, CA), and quarter milk (QM) samples were collected to examine the effect of this technique on the fate of infecting pathogens. Samples were taken on day 0, 2, 3, 4, and 5 after PFEMT-treatment to determine the effect of the treatment on reduction of infecting bacteria. Additional QM samples were collected on day 24 and 28 post-PFEMT to verify clinical treatment. Over 380 QM samples were collected. Bacteria were isolated from the milk and morphological and biochemical tests were performed to identify the isolates. Staphylococcus aureus, Streptococcus spp., Bacillus spp. and coliforms were the predominant presumptive species identified. Pathogen-specific PCR protocols were developed to confirm the identity of the bacterial isolates.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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