Doit-on s’inquiéter de l’usage d’additifs antibiotiques en élevage ?
Notice bibliographique
Résumé
La propagation de souches de bactéries résistantes aux antibiotiques multiplie les situations d’impasse thérapeutique, et entraîne des dizaines de milliers de décès humains par an. Cette dramatique progression est essentiellement liée aux mauvais usages, tant chez l’homme que chez les animaux. Il a été graduellement démontré que les bactéries – humaines et animales – peuvent se transférer leurs résistances lorsqu’elles entrent en contact. L’antibiorésistance animale peut donc alimenter l’antibiorésistance humaine, et vice versa ; ainsi, un débat public est apparu. Dans ce contexte, l’objectif de cet article est d’analyser l’histoire, politique et scientifique, de l’antibiorésistance animale en Europe, des premières découvertes aux dernières décisions, à partir de travaux de microbiologie, de bactériologie, de sociologie des problèmes publics et d’anthropologie des connaissances. L’hypothèse initiale – d’un lien entre les premières mises aux agendas et les connaissances produites – est partiellement confirmée. Des relations entre des avancées scientifiques et des évolutions de la gestion politique des risques sont mises en relief, mais une agrégation d’acteurs – agriculteurs, vétérinaires, industriels pharmaceutiques – et un enchevêtrement de facteurs complexifient le problème. En somme, deux basculements majeurs ont été identifiés dans la politisation du problème – le rapport Swann et, plus indirectement, la crise de la « vache folle » –, suivis d’une diversification des modes de gestion des risques. La participation des acteurs est favorisée, et c’est à double tranchant : experts et décideurs se rapprochent des réalités de terrain, mais aussi de l’influence des acteurs.
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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».