MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3134308167 · doi:10.21423/aabppro20134218

Identification and determination of the antimicrobial susceptibility of the main respiratory pathogens isolated from calves in dairy herds with respiratory diseases in Quebec

2013· article· en· W3134308167 sur OpenAlexaffabout
David Francoz, Sébastien Buczinski, Olivia Labrecque, A.M. Bélanger, Vincent Wellemans, J. Dubuc

Notice bibliographique

RevueAmerican Association of Bovine Practitioners Conference Proceedings · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMicrobial infections and disease research
Établissements canadiensMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'AlimentationUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBovine respiratory diseaseCullingEnzooticBiologyDairy cattleHerdBovine coronavirusPneumoniaVeterinary medicineVirologyMicrobiologyMedicineVirusAnimal scienceDiseaseInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bovine respiratory disease (BRD) represents 1 of the 2 most important causes of morbidity and death in dairy calves. The detrimental effects of BRD in calves on dairy herds can be substantial and includes decreased profitability because of cost of treatments, decreased growth rate, increased risk of culling before first calving, and death. Calf enzootic pneumonia is associated with multiple bacterial and viral pathogens. In the past 10 years, emerging and re-emerging respiratory pathogens, such as bovine respiratory syncytial virus (BRSV), bovine coronavirus (BCV), and Mycoplasma bovis, have been identified as playing a major role in the development of BRD in dairy calves in North America. Field data regarding the prevalence of various BRD pathogens in dairy calves, particularly calves on small farms, are lacking. The objectives of this study were to identify the primary respiratory pathogens isolated from calves with BRD in Quebec dairy herds and to determine the antimicrobial susceptibility of those pathogens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Association of Bovine Practitioners Conference ProceedingsMême sujetMicrobial infections and disease researchTravaux en français237 207