Antibiotic resistance genes in the aquaculture sector: global reports and research gaps
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture has been one of the fastest-growing food production systems over the last decade and increased intensification of production has created conditions that favour disease outbreaks. Antibiotics are commonly applied in the food animal sector to fight against bacterial infections; however, their inappropriate use contributes to the emergence of antibiotic-resistant bacteria. Investment in research and capacity-strengthening, in parallel with enforcing existing regulations around antimicrobial use, are potentially powerful tools in tackling the threat of antimicrobial resistance (AMR) emanating from animal producing systems such as aquaculture. However, directing investment effectively is challenging due to the limited data available that hinder the identification of risk areas for current and future AMR emergence. Here, we aim to partially fill this gap by analyzing the current peer-reviewed literature reporting antibiotic resistance genes (ARGs) in aquaculture food production systems and combining the data in a systematic map. Systematic searches of three bibliographic databases, a search engine, and 120 reviews returned 10 699 articles that were screened at title and abstract and then by full text (n = 1100). Two hundred and eighteen articles, spanning 39 countries and six continents, met all inclusion criteria and were coded to retrieve bibliographic, methodology, and study outcome data. ARG detections were associated with 44 families of fish and crustaceans and 75 genera of bacteria, with most studies employing primer-based methods to detect ARGs. A narrative synthesis explores implications for future research and policy as well as limitations of the systematic mapping methodology.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».