Prevalence of paratuberculosis in the dairy goat and dairy sheep industries in Ontario, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
A cross-sectional study was undertaken (October 2010 to August 2011) to estimate the prevalence of paratuberculosis in the small ruminant dairy industries in Ontario, Canada. Blood and feces were sampled from 580 goats and 397 sheep (lactating and 2 y of age or older) that were randomly selected from 29 randomly selected dairy goat herds and 21 convenience-selected dairy sheep flocks. Fecal samples were analyzed using bacterial culture (BD BACTEC MGIT 960) and polymerase chain reaction (Tetracore); serum samples were tested with the Prionics Parachek enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Using 3-test latent class Bayesian models, true farm-level prevalence was estimated to be 83.0% [95% probability interval (PI): 62.6% to 98.1%] for dairy goats and 66.8% (95% PI: 41.6% to 91.4%) for dairy sheep. The within-farm true prevalence for dairy goats was 35.2% (95% PI: 23.0% to 49.8%) and for dairy sheep was 48.3% (95% PI: 27.6% to 74.3%). These data indicate that a paratuberculosis control program for small ruminants is needed in Ontario.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».