A financial cost-benefit analysis of eradicating virulent footrot
Notice bibliographique
Résumé
In 2008, virulent footrot was detected in sheep in south-west Norway. Footrot is caused by Dichelobacter nodosus, and the outbreak was linked to live sheep imported from Denmark in 2005. A large-scale program for eradicating the disease was implemented as a joint industry and governmental driven eradication project in the years 2008-2014, and continued with surveillance and control measures by the Norwegian Food Safety Authority from 2015. The cost of the eradication program including surveillance and control measures until 2032 was assumed to reach approximately €10.8 million (NOK 90 million). A financial cost-benefit analysis, comparing costs in the eradication program with costs in two simulated scenarios, was carried out. In the scenarios, designated ModerateSpread (baseline) and SlowSpread, it was assumed that the sheep farmers would undertake some voluntary measures on their own that would slow the spread of the disease. The program obtained a positive NPV after approximately 12 years. In a stochastic analysis, the probabilities of a positive NPV were estimated to 1.000 and to 0.648 after 15 years and to 0.378 and 0.016 after ten years, for the ModerateSpread and SlowSpread scenarios respectively. A rapid start-up of the program soon after the detection of the disease was considered crucial for the economic success as the disease would have become more widespread and probably raised the costs considerably at a later start-up.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».