Incidência da tripanossomíase em bovinos leiteiros no munícipio de Autazes no Amazonas
Bibliographic record
Abstract
A tripanossomíase bovina causada pelo Trypanosoma vivax e Tripanosoma congolense tem impacto negativo sobre a pecuária, gerando grande impacto econômico na produção de ruminantes, relacionadas com queda na produção, problemas reprodutivos e mortalidade. As formas sanguíneas são transmitidas diretamente do hospedeiro mamífero ao outro pela picada de insetos hematófagos ou por fômites, os sinais clínicos são influenciados por diversos fatores, como raça, idade e estado de sanidade dos animais, dentre os sinais clínicos desenvolvidos encontramos a anemia, perda de peso, queda na produção, infertilidade temporária, letargia, aborto e morte. O objetivo deste trabalho foi estimar a incidência parasitológica de Trypanosoma spp. em bovinos leiteiros no município de Autazes no Amazonas, Brasil. Foram amostrados 100 bovinos, apenas fêmeas lactantes, predominantemente da raça girolando em cinco propriedades rurais, adotando o método de amostragem aleatória estratificada (de dois a sete anos) e em clusters (propriedades), para diagnósticos de Trypanosoma vivax utilizando as técnicas de esfregaço sanguíneo periférico e sistêmico. Através da analise das laminas, foi encontrado um animal positivo na terceira propriedade e um na quinta, dessa forma os resultados mostram que dos 100 animais, apenas 2 apresentaram a inclusão do Trypanosoma spp no esfregaço sanguíneo periférico, portanto levando a uma incidência de 2%.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| 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".