Eficácia acaricida de uma emulsão contendo 10% de óleo de nim (Azadirachta indica) no controle de Psoroptes ovis em coelhos naturalmente infestados
Bibliographic record
Abstract
O objetivo do presente estudo foi avaliar a eficácia de uma emulsão contendo 10% de óleo de nim, Azadirachta indica, no controle de Psoroptes ovis em coelhos naturalmente infestados. Foram utilizados 12 coelhos separados aleatoriamente em dois grupos de seis animais cada. O grupo controle permaneceu sem tratamento, enquanto que o grupo tratado recebeu a formulação em teste, contendo 10% de Nim, borrifando ambos os condutos auditivos, uma vez ao dia, por sete dias consecutivos. Os animais foram avaliados diariamente para observação de possíveis efeitos adversos do produto. Nos dias +3, +7, +14,+21, +28 e +35 foi coletado material de todos os animais para avaliação da presença de ácaros vivos. Os coelhos do grupo controle apresentavam ácaros em ambos os condutos auditivos em todos os dias de observação. O grupo tratado apresentou eficácia de 41,7% no dia +3 e 100% a partir do dia +7 até o dia +35. O produto demonstrou ser eficaz no tratamento da sarna psoróptica em coelhos. Entretanto, todos os animais tratados apresentaram reações dermatológicas, tais como alopecia e hiperemia no local de aplicação do produto, variando de baixa a média severidade.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".