Evaluation des mesures de biosécurité dans les fermes avicoles au Québec par vidéosurveillance et principales erreurs commises
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of biosecurity measures based on video surveillance in poultry farms in Quebec and main failures. Biosecurity measures are designed to prevent the introduction of infectious diseases in flocks, and reduce the consequences of an infection. However, to be effective, biosecurity measures must be applied consistently by all. Poor compliance has been reported with all types of animal production, and many reasons have been given, such as the lack of understanding of biosecurity principles. It is essential to define strategies to improve the implementation of biosecurity measures. Different approaches have been studied in human medicine, mainly in hospital settings. They include daily observations and feedback to employees, training programs, the presence of an observer, and the increased availability of hand washing stations. These strategies have been shown to work, but only for the short term. We are currently conducting a study in 24 poultry farms in Quebec to determine the impact of audits and of visible cameras on the level of biosecurity compliance. The effect of these two strategies will be determined in the short term (2 weeks) and in the medium term (six months later). The targeted biosecurity measures are those required when getting in and out of poultry barns. The compliance is evaluated using hidden cameras. People filmed during the study will then be asked to complete a questionnaire designed to assess their personality profile. The first objective of the study is to determine whether audits or visible cameras increase biosecurity compliance. The second objective is to determine whether a relationship exists between personality profiles and compliance. Preliminary results from 13 farms show that poor compliance is indeed a present-day problem.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».