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Enregistrement W3125626694 · doi:10.1128/aem.02612-20

Resistance Determinants and Their Genetic Context in Enterobacteria from a Longitudinal Study of Pigs Reared under Various Husbandry Conditions

2021· article· en· W3125626694 sur OpenAlexafffund
Dominic Poulin‐Laprade, Jean‐Simon Brouard, Nathalie Gagnon, Annie Turcotte, Alexandra Langlois, J. J. Matte, Catherine D. Carrillo, Rahat Zaheer, Tim A. McAllister, Edward Topp, Guylaine Talbot

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensCanadian Food Inspection AgencyAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésAnimal husbandryBiologyContext (archaeology)Antibiotic resistanceBiotechnologyAgricultureProductivityAntimicrobialBacteriaResistance (ecology)Animal welfareLivestockMicrobiologyEcologyGeneticsEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance is a global threat that needs to be fought on numerous fronts along the One Health continuum. Vast quantities of antimicrobials are used in agriculture to ensure animal welfare and productivity, and are arguably a driving force for the persistence of environmental and food-borne resistant bacteria. This study evaluated the impact of conventional, organic and other antibiotic-free husbandry practices on the frequency and nature of antimicrobial resistance genes and multidrug resistant enterobacteria. It provides knowledge about the relative contribution of specific resistance determinants to observed antibiotic resistance. It also showed the clear co-selection of genes coding for extended-spectrum beta-lactamases and genes coding for the resistance to antibiotics commonly used for prophylaxis or in curative treatments in pig operations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations36
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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