The Shiga toxin-producing Escherichia coli, their ruminant hosts, and potential on-farm interventions: a review
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of Shiga toxin-producing Escherichia coli serotype O157:H7 as a major human pathogen over the last 2 decades has focused attention on this organism’s ruminant hosts. Despite implementation of conventional control methods, people continue to become seriously ill from contaminated meat or other food products, manure-contaminated drinking and recreational water, and direct contact with ruminants. E. coli O157:H7 can cause life-threatening disease, and is a particular threat to children, through acute and chronic kidney damage. Compared with other food-borne bacteria, E. coli O157:H7 has a remarkably low infectious dose and is environmentally robust. Cattle are largely unaffected by this organism and have been identified as the major source of E. coli O157:H7 entering the human food chain. Other Shiga toxin-producing E. coli can be pathogenic to humans and there is increasing evidence that their significance has been underestimated. Governments around the world have acted to tighten food safety regulations, and to investigate animal sources and on-farm control of this and related organisms. Potential intervention strategies on-farm include: feed and water hygiene, altered feeding regimes, specific E. coli vaccines, antibacterials, antibiotics, probiotics, and biological agents or products such as bacteriophages, bacteriocins, or colicins.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».