Validation of modified radio-frequency identification tag firmware, using an equine population case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contact networks can be used to assess disease spread potential within a population. However, the data required to generate the networks can be challenging to collect. One method of collecting this type of data is by using radio-frequency identification (RFID) tags. The OpenBeacon RFID system generally consists of tags and readers. Communicating tags should be within 10m of the readers, which are powered by an external power source. The readers are challenging to implement in agricultural settings due to the lack of a power source and the large area needed to be covered. METHODS: OpenBeacon firmware was modified to use the tag's onboard flash memory for data storage. The tags were deployed within an equine facility for a 7-day period. Tags were attached to the horses' halters, worn by facility staff, and placed in strategic locations around the facility to monitor which participants had contact with the specified locations during the study period. When the tags came within 2m of each other, they recorded the contact event participant IDs, and start and end times. At the end of the study period, the data were downloaded to a computer and analyzed using network analysis methods. RESULTS: The resulting networks were plausible given the facility schedule as described in a survey completed by the facility manager. Furthermore, changes in the daily facility operations as described in the survey were reflected in the tag-collected data. In terms of the battery life, 88% of batteries maintained a charge for at least 6 days. Lastly, no consistent trends were evident in the horses' centrality metrics. DISCUSSION: This study demonstrates the utility of RFID tags for the collection of equine contact data. Future work should include the collection of contact data from multiple equine facilities to better characterize equine disease spread potential 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».