Notice bibliographique
Résumé
This paper contains main points of the scientific opinion prepared by EFSA in 2018 on the request of the European Commission on the ASF epidemic in wild boar in Eastern – Central Europe, which started in 2014 and is existing and increasing until the present time. The first point is providing an estimate of the wild boar density in the European Union (EU). The next item is presenting the opinion on the latest epidemiological data to identify thresholds in wild boar density that do not allow sustaining the disease in different settings. The third question and answer concerns wild boar and feral pigs depopulation methods or population reduction methods. The fourth chapter is reviewing fencing methods demonstrating to temporarily protect crops from damage, caused by wild boar or feral swine. Currently there is no evidence , that large –scale fences have been effective for the containment of wild boar or feral pigs. The answer to the fifth question on surveillance strategy contains information on sample size, frequency of sampling and identification of possible risk groups for early detection of ASFV in naïve wild boar population. Passive surveillance is according to the opinion of EFSA the most effective and efficient method of surveillance for early detection of ASF in wild boar. For early detection through passive surveillance , the aim is to test as many “found dead” animals as possible. Based on current knowledge and experiences for an intervention to be successful, there is a need to detect an ASF incursion while it is spatially contained. The sixth topic of the EFSA scientific opinion requests to review successful methodologies used in the past, as for example the mentioned passive surveillance. It is recommended that this should be done in discussion among specialists from the UE countries. Good collaborations with hunters is recommended.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».