Quantification of the relative efficiency of factory surveillance in the disclosure of tuberculosis lesions in attested Irish cattle
Notice bibliographique
Résumé
In Ireland, factory surveillance of cattle for gross lesions is an important supplementary method for detecting herds infected with bovine tuberculosis (tb), and in recent years between 27 and 46 per cent of all new herd breakdowns in any year have been detected by this method. The aim of this study was to determine the relative efficiency of factories in detecting lesions among attested cattle slaughtered during 2003 and 2004. National databases were available on animal slaughter, programmes of tuberculin testing for bovine tb and laboratory confirmation of suspected lesions. Factories were ranked according to their submission risk (number of animals submitted with lesions/number of attested animals killed) and confirmation risk (number of animals with laboratory-confirmed lesions/number of animals submitted with lesions), adjusting for the risk profile of the animals slaughtered, including potential confounding factors such as their age and sex, whether they were purchased or homebred, the test history of their herd, the prevalence of bovine tb in the area and the season of slaughter. Approximately 3.7 million cattle were slaughtered in 42 Irish export-licensed factories during the two years. Complete data were available for 2,374,987 animals from 84,510 attested herds in 2845 District Electoral Divisions. Samples from 7398 animals with suspected tb lesions were submitted for laboratory examination; 4767 (64.4 per cent) were positive, 2011 were negative and 620 were inconclusive. The average unadjusted submission risk for all the factories was 22 per 10,000, ranging from 0 to 58 per 10,000. The unadjusted factory confirmation risk (excluding factories that had sent in fewer than 10 lesions) varied between 34.3 per cent and 86.3 per cent. The unadjusted and adjusted submission and confirmation risks were highly correlated, and animal-related factors (including their characteristics and origin) therefore did not contribute to the variations in factory-level submission and confirmation risks.
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 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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».