The spread of bovine tuberculosis in Canadian shared pastures: Data, model, and simulations
Notice bibliographique
Résumé
Bovine tuberculosis (bTB), caused by Mycobacterium bovis, is a chronic disease typical of cattle. Nonetheless, it can affect many mammals including humans, making it one of the most widespread zoonotic diseases worldwide. In industrialized countries, the main pathways of introduction of bTB into a herd are animal trade and contact with infected wildlife. In addition, for slow-spreading diseases with a long latent period such as bTB, shared seasonal pastures might be a between-herd transmission pathway, indeed farmers might unknowingly send infected animals to the pasture, since clinical signs are rarely evident in early infection. In this study, we developed a dynamic stochastic model to represent the spread of bTB in pastures. This was tailored to Canadian cow-calf herds, as we calibrated the model with data sourced from a recent bTB outbreak in Western Canada. We built a model for a herd with seasonal management, characterized by its partition into a group staying in the main facility and the remaining group(s) moving to summer pastures. We used this model to estimate the time of the first introduction of bTB into the herd. Furthermore, we expanded the model to include herds categorized as high-risk contacts with the index herd, in order to estimate the potential for disease spread on shared pastures. Finally, we explored two control scenarios to be applied to high-risk farms after the outbreak detection. Our results showed that the first introduction likely happened 3 to 5 years prior to the detection of the index herd, and the probability of bTB spreading in pastures was low, but not negligible. Nevertheless, the surveillance system currently in place was effective to detect potential outbreaks.
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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) | 0,000 | 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 ».