A Serological Survey of Ruminant Livestock in Kazakhstan During Post-Soviet Transitions in Farming and Disease Control
Notice bibliographique
Résumé
The results of a serological survey of livestock in Kazakhstan, carried out in 1997--1998, are reported. Serum samples from 958 animals (cattle, sheep and goats) were tested for antibodies to foot and mouth disease (FMD), bluetongue (BT), epizootic haemorrhagic disease (EHD), rinderpest (RP) and peste des petits ruminants (PPR) viruses, and to Brucella spp. We also investigated the vaccination status of livestock and related this to changes in veterinary provision since independence in 1991. For the 2 diseases under official surveillance (FMD and brucellosis) our results were similar to official data, although we found significantly higher brucellosis levels in 2 districts and widespread ignorance about FMD vaccination status. The seroprevalence for BT virus was 23%, and seropositive animals were widespread suggesting endemicity, despite the disease not having being previously reported. We found a few seropositives for EHDV and PPRV, which may suggest that these diseases are also present in Kazakhstan. An hierarchical model showed that seroprevalence to FMD and BT viruses were clustered at the farm/village level, rather than at a larger spatial scale. This was unexpected for FMD, which is subject to vaccination policies which vary at the raion (county) level.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».