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Enregistrement W2143180312 · doi:10.1111/zph.12206

<i>Escherichia coli</i> O157:H7 – Discerning Facts from Fiction: An Integrated Research and Extension Project for Multiple Audiences

2015· article· en· W2143180312 sur OpenAlexaboutno aff
David Moore, David R. Smith, W. M. Sischo, Kyle Heaton, Thomas E. Besser

Notice bibliographique

RevueZoonoses and Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureAcademy of Nutrition and DieteticsAmerican Association of Bovine Practitioners
Mots-clésMisinformationThe InternetGovernment (linguistics)Public relationsControl (management)Political scienceWorld Wide WebManagementComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The O157:H7 (EcO157) epidemiology of Shiga-toxin-producing Escherichia coli (STEC) in cattle is complex, and myths about pre-harvest control are perpetuated. The objectives of this project were to identify perpetuated misinformation and inform four audiences about evidence-based risks and pre-harvest control of EcO157 by addressing: (i) EcO157 epidemiology and pre-harvest control; (ii) how food safety policy is created; and (iii) how to present accurate information about EcO157. An environmental scan using a daily Internet search helped identify themes for education. A literature review of pre-harvest control measures contributed to the development of educational materials (fact sheets, website, web presentations and conferences). Conference 1 was a webinar with 315 registrants, 10 countries including 41 US states and four Canadian provinces. Most participants felt confident in using their new knowledge, more than half felt confident enough to answer EcO157 questions from the public and many would recommend the recorded version of the webinar to colleagues. Conference 2 was live in the Washington, DC, area with most participants employed by the US government. All agreed that they better understood pre-harvest control, how food safety policy was made, and were confident they could create an effective message about STEC pre-harvest control. Videos were posted and received 348 Internet visitors within 2 months. Conference 3 was a webinar with a live audience and Twitter feeds, targeting people who give nutrition advice. Almost all ranked the programme good to excellent and relevant to their work. About 25% indicated that they would share: 'grass-fed beef is not safer than grain-fed', 25% would share information on effectiveness of cattle vaccines, and 14% would share information on message mapping. Across all conferences, major changes in knowledge included the following: there is no additional risk of EcO157 shedding from grain-fed versus grass-fed cattle, pre-harvest vaccination is efficacious, and production systems (pasture versus confinement) do not affect EcO157 shedding rates.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,055 · 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
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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