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Enregistrement W2124560525 · doi:10.1071/ar04129

The Shiga toxin-producing Escherichia coli, their ruminant hosts, and potential on-farm interventions: a review

2005· review· en· W2124560525 sur OpenAlexaff
B. Vanselow, Dennis O Krause, Christopher S. McSweeney

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Agricultural Research · 2005
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEscherichia coliShiga toxinBiologyOrganismMicrobiologyFood safetyColicinLivestockHuman pathogenSalmonellaFood chainSerotypeManureAntibioticsBiotechnologyBacteriaFood scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations25
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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