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Enregistrement W3160659817 · doi:10.15454/1.5137771616610366e12

Le traitement ciblé-sélectif des bovins, ovins et caprins contre les strongles gastro-intestinaux

2017· preprint· en· W3160659817 sur OpenAlexfundno aff
A. Duvauchelle-Waché, Nadine Ravinet, Alain Chauvin, Christophe Chartier, Hervé Hoste, Yves Lefrileux, Philippe Jacquiet, B. Frappat, G. Trou

Notice bibliographique

RevueProdinra (INRA Bordeaux-Aquitaine) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueHelminth infection and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture - SaskatchewanMinistère de l'Agriculture, de l'Agroalimentaire et de la Forêt
Mots-clésGastro-Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grazing ruminants are always infested by gastrointestinal nematodes. Whatever the animal supply chain, the answer is often an insufficiently reasoned use of anthelmintics, which involves a development of resistant parasites. Nowadays, it is necessary to better use these treatments. The project aimed at answering two major questions: “when to treat” and “who to treat” in dairy cows, sheep and goats, and to understand motivations of farmers and advisers. It appears that, for dairy cows, it would be better to treat at the beginning of the housing period, only inadequately immunized young cows that are severely exposed to parasites in pasture. For small ruminants, the mixing coproscopy provides a good estimation of the level of excretion of a group of animals and enables to target the time of intervention. Moreover, at the individual level, the criteria used by goat and cow farmers permit to correctly select animals to be treated. For cattle and goats, grazing parasitic risk periods can be estimated by an expert system. A. Duvauchelle-Waché et al. 136 Innovations Agronomiques 55 (207), 135-153 Finally, it appears that actors of the cattle industry are less aware of the targeted-selective treatment than the goat sector, but raising their awareness is possible.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,268 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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