MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3132784695 · doi:10.1139/cjm-2020-0601

Old problems and new solutions: antibiotic alternatives in food animal production

2021· article· en· W3132784695 sur OpenAlexafffundvenue
Celine Stoica, Georgina Cox

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesJ.P. Bickell Foundation
Mots-clésAntibiotic resistanceAntimicrobialLivestockBiotechnologyAnimal husbandryOne HealthAnimal productionAnimal healthAnimal welfareBusinessProduction (economics)Food processingAntibioticsBiologyPublic healthMedicineVeterinary medicineAgricultureEconomicsMicrobiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The antimicrobial resistance crisis is a Global Health challenge that impacts humans, animals, and the environment alike. In response to increased demands for animal protein and by-products, there has been a substantial increase in the use of antimicrobial agents in the animal industry. Indeed, they are extensively used to prevent, control, and (or) treat disease in animals. In addition to infection control, in-feed supplementation with antimicrobials became common practice for growth promotion of livestock. Unfortunately, the global overuse of antimicrobials has contributed to the emergence and spread of resistance. As such, many countries have implemented policies and approaches to eliminate the use of antimicrobials as growth promoters in food animals, which necessitates the need for alternate and One Health strategies to maintain animal health and welfare. This review summarizes the antimicrobial resistance crisis from Global Health and One Health perspectives. In addition, we outline examples of potential alternate strategies to circumvent antimicrobial use in animal husbandry practices, including antivirulence agents, bacteriophages, and nutritional measures to control bacterial pathogens. Overall, these alternate strategies require further research and development efforts, including assessment of efficacy and the associated development, manufacturing, and labor costs.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Microbiology→Même sujetPharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts→Travaux en français237 207→