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Enregistrement W1509616407 · doi:10.1111/j.1865-1682.2011.01232.x

On-farm Study of Human Contact Networks to Document Potential Pathways for Avian Influenza Transmission between Commercial Poultry Farms in Ontario, Canada

2011· article· en· W1509616407 sur OpenAlexaffabout
Theresa Burns, Michele T. Guerin, D.F. Kelton, Carl S. Ribble, Craig Stephen

Notice bibliographique

RevueTransboundary and Emerging Diseases · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfluenza A virus subtype H5N1Transmission (telecommunications)Poultry farmingBiosecurityDisease transmissionBiologyVeterinary medicineVirologyEcologyMedicineTelecommunicationsVirusEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human movements associated with poultry farming create contact networks that might facilitate transmission of avian influenza (AI) between farms during outbreaks. In Canada, no information is available about how these networks connect poultry farms. The purpose of this study was to document human contacts between commercial poultry farms in Ontario, Canada, to learn how AI might be transmitted during outbreaks. We used face-to-face interviews with people entering the farm biosecurity perimeter on four layer, one turkey and three broiler breeder poultry farms in Ontario to collect information on between-farm contacts and biosecurity practices. Over a four-day study period on each farm, a median of 10.5 people entered the farm biosecurity perimeter (range 2-31). Ninety-six per cent (111/118) of people consented to be interviewed. Of these, fifty-three per cent (59/111) had contact with one or more (median 2, degree range 1-14) other poultry farms within 72 h. A median of 25 (range 7-65) human contacts linked study farms to other poultry farms. The mean distance of between-farm contacts was 53 km. Eighty-six per cent of people who answered the biosecurity questions (94/109) reported using one or more biosecurity practices. However, on 7/8 farms, at least one person reported that they did not use any biosecurity practices. Fifty per cent of social visitors used biosecurity, whereas 96% of all other people used biosecurity. Ninety-two per cent of people that entered the poultry barns (46/50) used one or more biosecurity practices, whereas 81% of people (48/59) that did not enter the poultry barns used one or more biosecurity practices. Because our study documented farm visitors who did not use any biosecurity practices and moved between commercial poultry farms, we suggest that rapid trace-out of human movements is as important as containment zoning to limiting disease spread during an outbreak of highly pathogenic AI in Ontario.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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