MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3092678407 · doi:10.1007/s10393-020-01489-6

Integrating the Technical, Risk Management and Economic Implications of Animal Disease Control to Advise Policy Change: The Example of Foot-and-Mouth Disease Control in Uruguay

2020· article· en· W3092678407 sur OpenAlexfundno aff
Brian D. Perry, Karl M. Rich, Hernán Rojas, Jaime Romero, David Adamson, José E. Bervejillo, Federico Fernández, Álvaro Pereira, Lautaro Pérez, Fernando Reich, Rafael Sarno, Edgardo Vitale, Federico Stanham, Jonathan Rushton

Notice bibliographique

RevueEcoHealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndigenous and Northern Affairs CanadaUniversity of OxfordInstituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria
Mots-clésAnimal ecologyFoot-and-mouth diseasePublic healthDiseaseControl (management)Disease controlMedicineEnvironmental healthEconomicsEcologyBiologyImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Countries contemplating a change in their animal disease control policy face a variety of considerations, particularly in circumstances in which disease status, and the use (or not) of vaccines to control or minimise disease risk, has major implications for international trade. Foot-and-mouth disease (FMD) exemplifies these trade-offs, and is particularly important in South America, where FMD virus circulation has declined and appears limited to certain regions. As a result, opportunities for higher-value exports in sustainably produced pasture-fed beef and lamb are growing. Uruguay is arguably at the forefront of these developments. It is renowned for an efficient livestock production base, high standards of animal health, and a pasture-based, extensive feeding system. Uruguay exports over four per cent of the world’s fresh and frozen meat (https://oec.world/en/profile/country/ury/), and in 2018, 70% of these exports went to China (Joseph 2019). Parts of neighbouring countries such as Brazil, Argentina and Paraguay share the advantages of pasture-based feeding, and also aspire to sell to more diverse international markets. Export market access for all these countries depends on the successful control of FMD. A country’s FMD status (whether endemic, free with vaccination, or free without vaccination) has implications for market access and prices, and these depend on trading partners’ willingness to accept different levels of risk. Some of the highest value markets for beef, such as Japan and Korea, only allow imports from the very small subset of countries that are FMD-free without vaccination against FMD (Rich and Winter-Nelson 2007). Uruguay and its neighbours are contemplating new FMD policy measures, including the cessation of blanket vaccination, in order to improve the quality, quantity and diversity of their markets. This will also contribute to the broader hemispheric aspirations of PHEFA (Hemispheric Foot and Mouth Disease Control Programme 2011–2020), together with the countries of South America and Panama, to eradicate FMD under the coordination of PANAFTOSA.Footnote1 In May 2019, the Uruguayan Ministry of Livestock, Agriculture and Fisheries (MGAP), the Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), and the Instituto Nacional de Carnes (INAC) jointly commissioned an independent evaluation of the implications of moving to a no FMD vaccination policy in the country, and to assess the technical, risk management and economic implications of any such change. The authors undertook this study, and in-country meetings and workshops were conducted in May, June, August and October 2019. Here, we present the study results and the broader implications of such interdisciplinary team studies to underlie animal health policy change in other counties and for other trade-related diseases.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcoHealthMême sujetAnimal Disease Management and EpidemiologyTravaux en français237 207