Farm Level and Geographic Predictors of Antibiotic Use in Sri Lankan Shrimp Farms
Notice bibliographique
Résumé
Black tiger shrimp Penaeus monodon farming is important for Sri Lanka's rural development plans. Consumer confidence is critical for the development and maintenance of export and domestic shrimp markets. Public concern about the use of antimicrobial drugs and chemicals on shrimp farms, however, could threaten market access. We sought to identify high-risk areas and farm-level risk factors for antimicrobial use to inform the core messages and strategic placement of extension programs to help farmers develop best management practices for antimicrobial use. We undertook a survey of 603 operating farms within the Puttalam district over 42 weeks. Lower stocking density and early harvest were associated with a lower risk of antimicrobial use, whereas standard management practices, including water treatment, feed supplements, probiotic use, pond fertilizing, disinfectant use, and pesticide use, were associated with increased risk. Spatial cluster detection found three significant clusters of antimicrobial-using farms. Antimicrobials were more likely to be used in areas with lower farm density. Some of our counterintuitive findings are discussed from a socioecological perspective. A comprehensive understanding of why antimicrobials are used on shrimp farms requires an evaluation of the physical, epidemiological, and socioeconomic factors.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».