The Ontario Animal Health Network: enhancing disease surveillance and information sharing through integrative data sharing and management
Notice bibliographique
Résumé
The Ontario Animal Health Network (OAHN) is an innovative disease surveillance program created to enhance preparedness, early detection, and response to animal disease in Ontario. Laboratory data and, where available, abattoir condemnation data and clinical observations submitted by practicing veterinarians form the core of regular discussions of the species-sector networks. Each network is comprised of government veterinarians or specialists, epidemiologists, pathologists, university species specialists, industry stakeholders, and practicing veterinarians, as appropriate. Laboratorians provide data for diseases of interest as determined by the individual network, and network members provide analysis and context for the large volume of information. Networks assess data for disease trends and the emergence of new clinical syndromes, as well as generate information on the health and disease status for each sector in the province. Members assess data validity and quality, which may be limited by multiple factors. Interpretation of laboratory tests and antimicrobial resistance trends without available clinical histories can be challenging. Extrapolation of disease incidence or risk from laboratory submissions to broader species populations must be done with caution. Disease information is communicated in a variety of media to inform veterinary and agricultural sectors of regional disease risks. Through network engagement, information gaps have been addressed, such as educational initiatives to improve sample submissions and enhance diagnostic outcomes, and the development of applied network-driven research. These diverse network initiatives, developed after careful assessment of laboratory and other data, demonstrate that novel approaches to analysis and interpretation can result in a variety of disease risk mitigation actions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,075 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».