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Enregistrement W2074780061 · doi:10.1111/jvp.12104

Workshop report: The 2012 Antimicrobial Agents in Veterinary Medicine: exploring the consequences of antimicrobial drug use: a 3<scp>‐D</scp> approach

2014· article· en· W2074780061 sur OpenAlexaff
Marilyn N. Martinez, Joseph M. Blondeau, Carl E. Cerniglia, Johanna Fink‐Gremmels, Sebastian Guenther, Robert P. Hunter, Xuli Li, Mark G. Papich, P. Silley, S. Soback, Pierre‐Louis Toutain, Q. Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Pharmacology and Therapeutics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensHealth CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésVeterinary drugAntimicrobialVeterinary DrugsResilience (materials science)Animal healthAntibiotic resistanceBiotechnologyMedicineVeterinary medicineBusinessBiologyMicrobiologyAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance is a global challenge that impacts both human and veterinary health care. The resilience of microbes is reflected in their ability to adapt and survive in spite of our best efforts to constrain their infectious capabilities. As science advances, many of the mechanisms for microbial survival and resistance element transfer have been identified. During the 2012 meeting of Antimicrobial Agents in Veterinary Medicine (AAVM), experts provided insights on such issues as use vs. resistance, the available tools for supporting appropriate drug use, the importance of meeting the therapeutic needs within the domestic animal health care, and the requirements associated with food safety and food security. This report aims to provide a summary of the presentations and discussions occurring during the 2012 AAVM with the goal of stimulating future discussions and enhancing the opportunity to establish creative and sustainable solutions that will guarantee the availability of an effective therapeutic arsenal for veterinary species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,008

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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