Trikinellasekainfektioiden tunnistaminen
Bibliographic record
Abstract
Tässä opinnäytetyössä tutkittiin Suomessa esiintyviä trikinellalajeja. Työn tarkoituksena oli valmistaa eri trikinellalajien toukista sekainfektioita ja tutkia, voidaanko yhden lajin toukka tunnistaa useamman erilajisen toukan seasta. Tavoitteena oli tutkia menetelmän herkkyyttä ja selvittää rajat, joiden jälkeen yksittäisen toukan havaitseminen yhteisnäytteestä ei enää onnistunut. Työ tehtiin Elintarviketurvallisuusvirasto Eviran Tuotanto- ja villieläintutkimusyksikölle. \n \nTyö aloitettiin toukkien eristämisellä koe-eläinten lihasta. Toukat hajotettiin ja niiden DNA eristettiin. Lajintunnistus suoritettiin multiplex-PCR-menetelmällä ja PCR-reaktion tulokset todettiin agaroosigeelielektroforeesilla. \n \nTyön edetessä havaittiin, että käytetty menetelmä ei ole luotettava sekainfektioiden tunnistamiseen useamman toukan yhteisnäytteestä. Luotettavampi tulos saadaan, kun lajintunnistus tehdään yksittäisille toukille. Tällä tavalla työhön käytettävä aika lyhenee huomattavasti, sillä useamman toukan hajottamiseen kuluu enemmän aikaa kuin yksittäisen toukan hajottamiseen.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.005 |
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".