Vehicle and Equipment Decontamination During Outbreaks of Notifiable Animal Diseases in Cold Weather
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate various procedures for decontamination of vehicles and equipment during outbreaks of notifiable animal diseases in cold weather. The evaluation was done in 4 field trials held in outdoor operational settings in Canada, at ambient temperatures from –2°C to 11°C. Procedures included various combinations of dry cleaning, wet cleaning, disinfection, and final rinsing. Geobacillus stearothermophilus spores and infectious bursal disease virus (IBDV) were used as surrogates for bacterial and viral pathogens, particularly Bacillus anthracis spores and foot-and-mouth disease virus. Spores and viruses were suspended in a light organic soil preparation, inoculated onto stainless-steel disks, and covered with a heavy soil preparation. Inoculated disks were attached to various surfaces of farm vehicles and equipment. In all field trials, spore and IBDV reduction was greater (P < .05) on disks where the soil was completely removed, as compared with only partially removed. Greater (P < .05) spore and IBDV reduction was seen when disinfection and final rinse steps were included than when not included after dry and wet cleaning in 3 of 3 and 1 of 3 field trials, respectively. A wet-cleaning step before application of a disinfectant increased (P < .05) spore and IBDV reduction versus no wet cleaning. The results provide evidence that vehicle and equipment decontamination in cold weather could be significantly improved by thorough removal of organic matter to enhance disinfection and elimination of disease agents.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».