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Réduction du portage des salmonelles chez les animaux de rente : une approche multidisciplinaire

2008· article· fr· W151144537 sur OpenAlexfundno aff
P. VELGE, Isabelle Virlogeux‐Payant, Anne-Christine Lalmanach, Catherine Belloc, Philippe Fravalo, Alain Vignal, Catherine Beaumont

Notice bibliographique

RevueINRAE Productions Animales · 2008
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésHumanitiesMolecular biologyPhilosophyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La majorité des cas de salmonellose humaine dans les pays industrialisés est liée à la consommation d’oeufs et de viande de volaille mais aussi de charcuteries contaminées. Pour réduire ce risque alimentaire, la stratégie développée à l’INRA, en collaboration avec l’AFSSA, vise principalement à réduire la contamination des matières premières alimentaires d’origine animale, en particulier celles issues des volailles et du porc. Cela implique d’améliorer l’état sanitaire des animaux et de lutter contre le portage asymptomatique de cette bactérie par des animaux qui abritent, voire excrètent de grande quantité de pathogènes sans signe de maladie. Une telle démarche implique une meilleure compréhension des mécanismes qui permettent à la bactérie de coloniser l’animal, mais aussi des réponses immunitaires mises en place par l’hôte pour résister à ce pathogène. Ces études débouchent sur le développement de vaccins ou de moyens thérapeutiques et sur la sélection d’animaux plus résistants à ce portage asymptomatique. Enfin, une approche intégrative complémentaire des études expérimentales et observationnelles de terrain permet de modéliser la contamination des animaux ou des industries agroalimentaires pour analyser les risques de transmission et l’impact des mesures prophylactiques.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,193 · 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.

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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
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