MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2873535193 · doi:10.3389/fvets.2018.00154

Factors Influencing Mitigation of Risk of Waterborne Disease in Vietnam Among Small Scale Integrated Livestock Farmers

2018· article· en· W2873535193 sur OpenAlexafffund
David C. Hall, Quynh Lê

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaFaculty of Veterinary Medicine, University of CalgaryInternational Development Research Centre
Mots-clésLivestockScale (ratio)Waterborne diseasesEnvironmental healthBusinessGeographyEnvironmental protectionBiologyEcologyMedicineWater quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integrated livestock, crops, and fish (VAC) model of integrated small scale agriculture has been important to economic and ecological sustainability in Vietnam for many centuries. Recently, emerging waterborne diseases including avian influenza as well as the potential for zoonotic disease arising from small scale farms have jeopardized the VAC model. In order to promote mitigation of the risk of waterborne and other diseases in the VAC system, there needs to be recognition of the significant predictors of such behaviour, particularly with respect to water sources including well and rain water. We report primarily quantitative results of research generated from 300 farms in each of North and South Vietnam that indicate the small scale farmers who are more likely to engage in mitigation of waterborne disease are those who raise pigs, perceive themselves to be more at risk of HPAI infection from well water, report they are good livestock managers, value the advice of health care workers, and where a female household member is the decision maker for family health. These results bear importance to water and health policy formulators in rural Vietnam.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Veterinary ScienceMême sujetZoonotic diseases and public healthTravaux en français237 207