A Longitudinal Study of the <i>Salmonella</i> Status on Ontario Swine Farms Within the Time Period 2001–2006
Notice bibliographique
Résumé
In order to describe the farm-level Salmonella status, 113 Ontario swine farms were tested for Salmonella one to five times within the time period 2001-2006. During 422 visits, 6844 fecal samples were collected and cultured for Salmonella. Salmonella was recovered from 437 (6.38%) of the fecal samples, and 69 (61%) of the farms had at least one positive sample over the entire period of the study. Salmonella was not recovered on 11 farms of the 54 farms visited five times, nor from 7 of the 17 farms visited four times. On seven farms Salmonella was not recovered over the first four visits but were cultured on the fifth visit. The isolates belonged to 30 different serovars, and serogroup B and C1 were the most common serogroups. Salmonella Typhimurium (including var. Copenhagen) was the most common serovar recovered from 35.5% of the farms with DT104 as the most frequent phage type. Only 24% of the total random variance in prevalence of Salmonella was due to repeated measurement, while the variation in prevalence of Salmonella Typhimurium (including var. Copenhagen) and DT104 due to repeated measurement was 37% and 52% of total random variance, respectively. Although the observed trends may be partly attributed to the different culturing methods, different types of samples, and sampling strategies used in each year, it may also denote the dynamics of Salmonella as a bacterial population on swine farms. These findings indicate that monitoring over time may be useful to detect changes in Salmonella on swine farms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».