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Enregistrement W2894987802 · doi:10.1101/431304

Managing Marek’s disease in the egg industry

2018· preprint· en· W2894987802 sur OpenAlexaff
Carly Rozins, Troy Day, Scott Greenhalgh

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerpesvirus Infections and Treatments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarek's diseaseContext (archaeology)DiseaseBiologyIndustrialisationAnimal husbandryVirulenceTransmission (telecommunications)LivestockPoultry farmingBusinessVirologyAgricultureVirusMedicineEconomicsEcologyGeneticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The industrialization of farming has had an enormous impact. To most, this impact is viewed solely in the context of productivity, but the denser living conditions and shorter rearing periods of industrial livestock farms provide pathogens with an ideal opportunity to spread and evolve. For example, the industrialization of poultry farms drove the Marek’s disease virus (MDV) to evolve from causing a mild paralytic syndrome to causing a highly contagious, globally prevalent, disease that can have up to a 100% mortality rate. Fortunately, the economic catastrophe that would occur from MDV evolution has been prevented through widespread use of live imperfect vaccines that limit disease symptoms, but fail to prevent transmission. Unfortunately, the continued rollout of such imperfect vaccines is steering the evolution of MDV towards an even greater virulence and an ability to evade vaccine protection. Thus, there is a need to investigate alternative economically viable control measures for their ability to inhibit MDV spread and evolution. In what follows we examine the economic viability of standard husbandry practices for their ability to inhibit the spread of both virulent MDV and very virulent MDV throughout an industrialized egg farm. To do this, we parameterized a dynamic MDV transmission model and calculate the loss in egg production due to disease. We find that the MDV strain as well as the cohort duration had the greatest influence on disease burden and hence egg production. Additionally, we find that the standard husbandry practice involving conventional cages, often referred to as “battery cages”, results in the least per capita loss in egg production due to MDV infection when compared to alternative enriched or aviary (free-run) systems for virulent MDV, but not very virulent MDV, in which case the Aviary system performs the best. These results highlight an important cost that managers will face when implementing new hen husbandry practices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,261
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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