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Enregistrement W2902231510 · doi:10.1016/j.prevetmed.2018.11.011

Comparison of the dynamic networks of four equine boarding and training facilities

2018· article· en· W2902231510 sur OpenAlexafffundabout
Rachael M. Milwid, Terri L. O’Sullivan, Zvonimir Poljak, Marek Laskowski, Amy L. Greer

Notice bibliographique

RevuePreventive Veterinary Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésCentralityNode (physics)Mixing patternsPopulationComputer scienceStatisticsMixing (physics)MathematicsMedicineEngineeringEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contact networks can be analyzed to assess the potential for disease spread throughout the network. The lack of Canadian facility-level equine contact data makes the characterization of the equine contact structure difficult. Therefore, the purpose of this study was to use empirical contact data to characterize and compare equine network characteristics between equine facilities in Ontario. Contact pattern data from 4 equine facilities were collected using radio-frequency identification tags. The collected data were used to form 7 static contact networks (1 for each study day) for each facility. The assumption of homogenous mixing, where each individual in a population has an equal probability of coming in contact, was assessed for each network, since homogenous mixing is often used to describe mixing patterns in disease transmission models. At the facility level, neither the day-long static networks, nor a combined, week-long network were representative of homogenous mixing. The Jaccard Similarity Index indicated that 11-62% of the contacts were repeated throughout the study period. A network generated with survey-based data enabled the prediction of 8.7-79.6% of the contacts that were recorded with the RFID tags. With respect to the node centrality, the normalized node degree ranged from 0.0 to 0.96, with a mean of 0.31. The node strength ranged from 0 to 1 with a mean of 0.38. For both the node degree and node strength, a node's centrality score relative to the other nodes' centrality scores tended to be consistent throughout the study week. A significant (p < 0.05), weak positive correlation existed between the node degree and strength (0.41 < r < 0.54). The normalized betweenness centrality ranged from 0.00 to 1.00, with a mean of 0.11. Lastly, an exponential random graph model was used to quantify the relationship between the distance between the horses' stalls and edge formation. The distance parameter was not significant for all of the facilities. To conclude, the non-homogenous nature of the contact patterns, coupled with the large range of the centrality measures indicate the importance of using empirical data to understand processes such as disease spread potential within equine populations. Although the collection of a full set of data is optimal, the study results suggest an ability to infer contact networks using observational data in situations where little-to-no data exist. This study serves as a starting point for the characterization of equine contact networks in Ontario.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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