Notice bibliographique
Résumé
In view of free from bluetongue (BT) in the domestic cattle population in Korea, the key of quarantine testing for BT virus (BTV) infection is detection of cattle previously exposed to the virus. The objective of this study was to estimate the probability of detecting a cattle infected with BTV using a stochastic modeling analysis of existing quarantine testing data. Three testing scenarios were considered in this study: serological testing of all animals in all imported lots (scenario 1), serological testing of a sample of cattle from all imported lots (scenario 2), and serological testing of 50% of imported lots (scenario 3). In scenario 2 and 3, it was assumed that cattle were sampled (sample size) within each lot to detect 5% of the cattle in each lot with a 95% confidence, taking into account diagnostic sensitivity of the ELISA (enzyme-linked immunosorbent assay). The model output was the total number of BTV-infected cattle and the prevalence of BTV infection in imported cattle from the US, Australia, Canada and Japan. Compared to the scenario 1, the probability of detecting a BTV-infected cattle was estimated to be 19% and 1.6% in scenario 2 and 3, respectively. Furthermore, the analyses showed a 95% confidence that BTV prevalence was less or equal to 9.7 × 10?⁴ (median = 1.5 × 10??), indicating that, for the scenario 2 and 3 with serological testing for a sample of cattle, the risk of introducing an exotic strain of BTV into Korea through the importation of live cattle would not be acceptable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».