Survey to describe beef producer opinions on antibiotic use and consumer perceptions of antibiotics in the beef industry
Notice bibliographique
Résumé
Beef producers and veterinarians work together to improve cattle health and well-being. Antibiotic use and resistance is of interest to all involved in the beef industry, including beef consumers. A 26-question survey was developed by veterinarians at Kansas State University to explore antibiotic use and opinions on contemporary issues at the beef producer level. The survey was advertised throughout the United States and Canada via popular industry outlets. A total of 260 surveys were completed by beef producers from 43 states and 1 province in Canada. Beef producers operating cow-calf operations represented 88% of the respondents. Producers managing stocker, backgrounder, and feeder operations were represented in equal proportions in the remaining survey responses. Eighty-five percent (85%) of beef producers indicated they use the services of a veterinarian regularly, while only 23% reported that they have a written, documented, and signed veterinary-client-patient relationship. Participants indicated that they rarely use oral and injectable antibiotics. The most common indication for antibiotic use in cattle managed by respondents was for the treatment of bovine respiratory disease, foot rot, and pinkeye. Seventy-two percent (72%) of producers indicated that Beef Quality Assurance is an important industry program for addressing antibiotic use and prevention of antibiotic residues. When asked if familiar with the Veterinary Feed Directive rule, 81% of respondents indicated they had knowledge of the law. These data illustrate that beef producers are willing to share information about their production systems and management strategies, including information on antibiotic use in cattle.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 ».