Reducing exposure to pathogens in the horse: a preliminary study into the survival of bacteria on a range of equine bedding types
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To compare the rate of growth of four microbial strains that cause disease in the horse, on four commonly used types of bedding. The moisture-holding capacity of each bedding type was also tested. METHODS AND RESULTS: Microbial strains included Streptococcus equi, Streptococcus zooepidemicus, Fusobacterium necrophorum, Dichelobacter nodosus and Dermatophilus congolensis. The bedding types tested were Pinus sylvestris (Scots pine shavings), Pinus nigra (Corsican pine shavings), Picea sitchensis (Sitka spruce shavings), Cannabis sativa (hemp) and chopped wheat straw. A suspension of each microbial strain was spread in triplicate on agar media and incubated in its optimal growth conditions. The viable count (colony-forming unit per ml) was determined for each bacterial strain for the five different bedding types. Pinus sylvestris bedding resulted in significantly less (P = 0·001) bacterial growth of all strains tested. CONCLUSIONS: Factors resulting in the inhibition of bacterial growth include the antibacterial effects reported in the Pinacea family and the physical properties of the bedding substrate. Research is currently focussed on the diagnosis and management of disease. Prevention of disease is also important for matters of biosecurity. Strategies should include the provision of a hygienic environment and the use of specific types of bedding. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: Bedding choice has implications for global equine health and disease prevention as well as potential benefits in other animal species.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».