The Impact of Experiences and Perceptions of Highly Pathogenic Avian Influenza (HPAI) on Water‐Related Biosecurity Behaviour in Rural Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Southeast Asia from 2004 to 2006, highly pathogenic avian influenza (HPAI) resulted in culling 45 million birds and jeopardizing sustainable agricultural production. HPAI is highly virulent; small-scale farms present a high-risk environment for disease transmission between animals and humans. We investigated how attitudes toward HPAI influence water-related biosecurity mitigation behaviors on small-scale farms in Vietnam using the conceptual framework Social Cognitive Theory. METHOD: We analyzed a secondary cross-sectional data set from northern (Thai Binh) and southern (An Giang) provinces in Vietnam, describing a stratified randomized selection of 600 small-scale farmers who were interviewed using questionnaires and in-person interviews. Logistic regression analysis and odds ratios were used to examine relationships between factors influencing HPAI attitudes, social norms, perceived importance, and behaviors (α = 0.10) RESULTS: Concern about the severity of HPAI was significantly associated with increased perceived importance for all water management biosecurity methods (p < 0.01). Media and/or peer influence had negative effects on perceived importance to practice water-related biosecurity (p < 0.10). High importance of practice water-related biosecurity resulted in high uptake (p < 0.05). Past experiences with HPAI were significant in predicting perceived importance; none were significant in describing behavior uptake. DISCUSSION: Biosecurity guidelines may not be consistent with management styles of Vietnamese small-scale farms; perceived importance of a behavior may be an important mediating variable. Gaps exist in uptake of water management practices as biosecurity for HPAI, potentially negatively affected by peer and media influence. Our results should be of interest to public health and policy authorities addressing HPAI mitigation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».