Infectious agents in feral swine in Ohio, USA (2009-2015): A low but evolving risk to agriculture and public health
Notice bibliographique
Résumé
As highly mobile and prolific animals, feral swine threaten public and livestock health. To quantify these threats, we analyzed disease surveillance samples to estimate the prevalence of key pathogens and parasites in feral swine captured in Ohio. Between 2009 and 2015, samples from 205 feral swine were tested for up to 13 pathogens. Methicillin susceptible Staphylococcus aureus was cultured from 29 of 138 (21%) individuals and antibodies to Leptospira spp. (16/69; 23%) , Toxoplasma gondii (11/76; 15%), Trichinella spiralis (4/69; 6%), hepatitis E virus (1/32; 3%), Brucella spp. (2/138; 1%), and influenza A virus (2/176; 1%) were also detected. Lungworms ( Metastrongylus spp . ) were frequently identified (46/55; 84%). Evidence of infection or exposure was not detected to Mycobacterium bovis , classical swine fever , pseudorabies , and porcine reproductive and respiratory syndrome. All positive Brucella and hepatitis E virus samples and 63% (10/16) of the positive Leptospira spp. samples came from individuals identified as illegal out-of-state feral swine introductions. Results indicated an overall low prevalence of pathogens in feral swine in Ohio; however, the importation of live feral swine from other states remained an important concern for pathogen introduction and spread.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».