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Enregistrement W115774422 · doi:10.31274/safepork-180809-808

Distribution of Salmonella serovars in various pig production categories and risk factors for shedding in ten farrow-to-finish swine farms in western Canada.

2009· article· en· W115774422 sur OpenAlexaffabout
Wendy Wilkins, Andrijana Rajić, Cheryl Waldner, Margaret McFall, Eudora Y. Chow, Anne Muckle, Leigh B Rosengren

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on the Epidemiology and Control of Biological, Chemical and Physical Hazards in Pigs and Pork · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandAgriculture Food and Rural DevelopmentPublic Health Agency of CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerotypeSalmonellaProduction (economics)Distribution (mathematics)BiologyMicrobiologyMathematicsBacteriaEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, Salmonella prevalence, serovar distribution and risk factors for shedding were investigated in breeding, nursery, and grow-finish pigs on 10 farms in western Canada, purposely selected based on their anticipated Salmonella-status. Overall, 40711143 (36%) of samples were Salmonella positive; within-farm prevalence ranged from 1% to 79%. Sows, nursery and grow-finish pigs accounted for 43%, 29% and 28% of positive samples, respectively. More Salmonella were detected in pooled pen than individual pig samples (P<0.001). The most common serovars were S. Derby, S. Typhimurium, var. Copenhagen, S. Pullen, S. Infantis, and S. Mbandaka. Sows shed more Salmonella than nursery or grow-finisher pigs (OR 2.9, P<0.001). Pelleted feed (OR 8.2, P<0.001) and nose-to-nose pig contact through pens (OR 2.2, P=0.005) were associated with increased Salmonella prevalence. Significant differences in serovar distribution were detected among production phases.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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