On-farm Study of Human Contact Networks to Document Potential Pathways for Avian Influenza Transmission between Commercial Poultry Farms in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».