COMPARATIVE ANALYSIS OF DIFFERENT STRATEGIES FOR THE CONTROL OF CLASSICAL SWINE FEVER IN THE REPUBLIC OF SERBIA USING MONTE CARLO SIMULATION
Notice bibliographique
Résumé
Several diff erent strategies for control and eradication of Classical Swine Fever (CSF) were compared using a Monte Carlo method-based simulationmodel. Th e control strategy analyzed in this paper, in addition to other CSF control measures, includes application of biosecurity measures on pigfarms and rural backyard holdings. Elements of the control strategy are based on applicable regulations and include the simulation of detection ofthe disease, setting up the protected and surveillance zones, standstill of pig movements and restricted movement of animals, vehicles, equipment, and people with strong control measures in protection and surveillance zones, euthanasia of susceptible pigs, protective vaccination of pigs, compensation etc. During the simulation, diff erent output parameters were compared such as: duration of epizootic of a disease, number of aff ected holdings and animals, direct costs such as those for dead or culled animals, costs of surveillance, disposal of infectious materials, cleaning and disinfection.Depopulation of aff ected animals with early diagnostics and vaccination in protection and surveillance zone proved to be the most eff ective measures to stop spreading and eradication of the disease. However, during the simulation, systematic implementation of biosecurity measures in all pig production clusters demonstrated to be appropriate strategy for sustainable control of CSF and setting up a stable epizootiological situation.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».