Identificação de parasitos gastrointestinais em ovinos na região litorânea do Nordeste do Brasil
Bibliographic record
Abstract
O Nordeste do Brasil é a região com o maior rebanho ovino, representando 60,6% dos animais do país. A ovinocultura é de grande importância social e econômica, sendo as infecções parasitárias um dos maiores obstáculos enfrentados pelos produtores, afetando principalmente os produtores familiares. Diante disso, o objetivo do estudo foi identificar parasitas gastrointestinais em ovinos na região metropolitana de Natal, Rio Grande do Norte, Brasil. Amostras fecais foram coletadas para avaliar o número de ovos e oocistos por grama de fezes (OPG e OPG, respectivamente) e para coprocultura. Além disso, foi coletado sangue dos animais para realização de exames de hematócrito para avaliação do volume globular, bem como contagem global e diferencial de leucócitos para quantificação de eosinófilos. Foram analisadas 59 amostras fecais, divididas em grupos de ovinos criados a pasto (n=17), confinados (n=22), confinados sem tratamento antiparasitário (n=10) e confinados após tratamento (n=10). Foi coletado sangue da veia jugular externa desses animais. Os resultados mostraram diferença entre ovinos criados em pasto e confinados em termos de OPG, OPG, hematócrito e eosinófilos. O helminto Haemonchus contortus foi identificado na coprocultura. Portanto, a forma de manejo parece influenciar o controle do parasitismo, enquanto o tratamento teve menor influência do que o fator manejo, o que pode ser resultado das altas taxas de resistência aos antiparasitários já descritas na literatura.
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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".