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Enregistrement W3211546450 · doi:10.3389/fvets.2021.727495

Salmonella in Animal Feeds: A Scoping Review

2021· review· en· W3211546450 sur OpenAlexaff
Jan M. Sargeant, Sarah C. Totton, Mikayla Plishka, Ellen R. Vriezen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesPew Charitable Trusts
Mots-clésLivestockSalmonellaSerotypeEnvironmental healthAnimal husbandryPsychological interventionAnimal foodAnimal feedVeterinary medicineBiotechnologyBiologyMedicineAgricultureFood scienceEcologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to describe the volume and nature of published literature on Salmonella in animal feeds using a formal scoping review methodology. A structured search followed by eligibility screening resulted in the identification of 547 relevant studies, encompassing studies conducted in the fields in which animal feeds are grown (15 studies), the manufacturing sector (106), during transportation (11), in the retail sector (15), and on-farm (226), with the sector not described for 204 studies. The most common study purposes were to estimate the prevalence of Salmonella in animal feeds (372 studies) and to identify serovars (195). The serovars that were found in animal feeds included serovars associated with human illness, with animal illness, and with serovars identified in food (livestock and poultry) intended for human consumption. There were 120 intervention studies and 83 studies conducted to evaluate potential risk factors. Within intervention and risk factor studies, there may be sufficient depth to warrant synthesis research in the areas of heat interventions, fermentation and ensiling, organic acids, season, and geographic region. Some deficiencies were identified in the completeness of reporting of key features in the relevant studies.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,839

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,262 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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