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Enregistrement W2079091692 · doi:10.1089/fpd.2009.0352

Knowledge of Zoonoses Among Those Affiliated with the Ontario Swine Industry: A Questionnaire Administered to Selected Producers, Allied Personnel, and Veterinarians

2009· article· en· W2079091692 sur OpenAlexaffabout
Dawn M. Marvin, Catherine E. Dewey, Andrijana Rajić, Zvonimir Poljak, Beth Young

Notice bibliographique

RevueFoodborne Pathogens and Disease · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthLikert scalePublic healthMedicineFocus groupVeterinary medicineBusinessMarketingNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zoonoses are diseases caused by infectious agents that are transmitted from animals to humans. Some zoonoses have been associated with the pig and pork industry. To ensure the safety of pigs and pork and to improve public health it is essential to understand the level of knowledge of those affiliated with the swine industry. The purpose of our study was to assess the knowledge of and attitude toward zoonotic and other microbial hazards among targeted groups of stakeholders associated with the Ontario swine industry. A postal questionnaire was sent to 409 individuals representing producers, veterinarians, and allied industry personnel. The questionnaire included seven dichotomous and Likert-scale type questions on microbial hazards, addressing topics on familiarity, concern, presence, antimicrobial resistance, and knowledge transfer. The overall response rate was 53% (218/409). More respondents were concerned about the zoonotic potential of Salmonella spp. (53-94%) and swine influenza virus (64-75%) than other hazards. The group of veterinarians were more familiar (>89%) with all microbial hazards than other occupation groups. Additionally, antimicrobial resistance was reported as a problem by more (60%) veterinarians than producers (20%). Educational efforts should focus on preferred methods of knowledge transfer (e.g., producer meetings, magazine) to update swine industry personnel about zoonoses in an attempt to improve food safety and public health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations23
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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