COVID-19 Awareness and Preparedness of Minnesota and Wisconsin Dairy Farms
Notice bibliographique
Résumé
Dairy farms that had participated in previous and ongoing projects with the National Farm Medicine Center (NFMC), Migrant Clinicians Network (MCN), and Upper Midwest Agricultural Safety and Health Center (UMASH) were asked to participate in a 17-question survey by phone or email to investigate biosecurity principles on Minnesota and Wisconsin dairy farms in response to COVID-19 and the effects of the pandemic on the dairy industry. Three additional farms were recruited via a press release published in agricultural newsletters. Of 76 farms contacted, 37 chose to participate in this study from June to July 2020. In response to the COVID-19 pandemic, dairies have implemented or increased biosecurity measures and COVID-19 precautions. Dairies reported adequate personal protective equipment for their workers, though face masks were not required on most dairies (n = 32, 86%). Producers were concerned about the safety of their families, maintaining a healthy workforce, and keeping their farms profitable. Access to healthcare was not perceived to be an issue for their workers. One-quarter of dairies reported COVID-19 infections on their farms. Even though the majority had an isolation protocol in place if someone on the farm were to become ill, less than half of respondents felt their farm was protected against COVID-19. Two-thirds of producers have not had to decrease production, and a majority of operations have not furloughed or terminated employees due to COVID-19. Our data suggest that dairy farms in Minnesota and Wisconsin have implemented biosecurity and safety measures in response to COVID-19. These measures can be improved. Farms would benefit from additional guidance and education on implementation of personal protective measures and disease prevention strategies to keep workers employed and safe.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».