Modeling livestock population structure: a geospatial database for Ontario swine farms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infectious diseases in farmed animals have economic, social, and health consequences. Foreign animal diseases (FAD) of swine are of significant concern. Mathematical and simulation models are often used to simulate FAD outbreaks and best practices for control. However, simulation outcomes are sensitive to the population structure used. Within Canada, access to individual swine farm population data with which to parameterize models is a challenge because of privacy concerns. Our objective was to develop a methodology to model the farmed swine population in Ontario, Canada that could represent the existing population structure and improve the efficacy of simulation models. RESULTS: We developed a swine population model based on the factors such as facilities supporting farm infrastructure, land availability, zoning and local regulations, and natural geographic barriers that could affect swine farming in Ontario. Assigned farm locations were equal to the swine farm density described in the 2011 Canadian Census of Agriculture. Farms were then randomly assigned to farm types proportional to the existing swine herd types. We compared the swine population models with a known database of swine farm locations in Ontario and found that the modeled population was representative of farm locations with a high accuracy (AUC: 0.91, Standard deviation: 0.02) suggesting that our algorithm generated a reasonable approximation of farm locations in Ontario. CONCLUSION: In the absence of a readily accessible dataset providing details of the relative locations of swine farms in Ontario, development of a model livestock population that captures key characteristics of the true population structure while protecting privacy concerns is an important methodological advancement. This methodology will be useful for individuals interested in modeling the spread of pathogens between farms across a landscape and using these models to evaluate disease control strategies.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».