A qualitative study to identify potential biosecurity risks associated with feed delivery
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To identify management and operational functions, recommended by feed-company personnel and swine producers, that have the potential to decrease the risk of pathogens being transmitted among swine farms through movement of feed trucks. Materials and methods: Focus groups and key-informant interviews were conducted with feed company representatives (21), including managers, dispatchers, and truck drivers, and also with swine producers (15). Questions explored biosecurity measures that would reduce risk of pathogen transmission at the farm, feed-company, and feed-truck levels. Participants were asked to rate these biosecurity management changes by economic and logistic feasibility and likelihood of reducing pathogen transmission. Results: The results provide an understanding of the roles of the farm, feed truck, and feed company in biosecurity management surrounding delivery of feed to swine farms and the need for education about how pathogens move among farms. Examples include pest control and truck washing, dispatching trucks according to farm disease status, drivers not entering the barn, reducing exposure of trucks to deadstock and manure, and educating all industry personnel. Implications: All swine industry personnel must think about their roles in pathogen transmission associated with feed delivery and consider implementing changes and developing an industry standard that could reduce this risk. Veterinarians may take the responsibility of educating others in the industry about risks identified in the scientific literature that are associated with pathogen transmission. Biosecurity is everyone’s concern: everyone has a role to play in reducing the potential risk.
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».