Pathogen Survival in Swine Manure Environments and Transmission of Human Enteric Illness—A Review
Notice bibliographique
Résumé
The influence of zoonotic pathogens in animal manure on human health and well-being as a direct or indirect cause of human enteric illness is examined. Available international data are considered, but the study is focused on the developing situation in western Canada, where it is certain there will be further rapid growth in livestock numbers, particularly hogs. Major pathogens considered are Escherichia coli O157:H7, Salmonella, Campylobacter, Yersinia, Cryptosporidium, and Giardia. Canada is now the leading exporter of pork internationally, but recent increases in production contrast with constant domestic levels of pork consumption and declining levels of foodborne illness caused by pork. Effects of increased levels of manure production are not quantifiable in terms of effects on human health. The presence of major pathogens in manure and movement to human food sources and water are considered on the basis of available data. Survival of the organisms in soil, manure, and water indicate significant variability in resistance to environmental challenge that are characteristic of the organisms themselves. Generally, pathogens survived longer in environmental samples at cool temperatures but differences were seen in liquid and solid manure. Based on actual data plus some data extrapolated from cattle manure environments, holding manure at 25 degrees C for 90 d will render it free from the pathogens considered above.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».