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Enregistrement W37456957 · doi:10.3389/fvets.2023.1185628

Imorph: An Interactive System for Visualizing and Modeling Implicit Morphs

2004· article· en· W37456957 sur OpenAlexaboutno aff
Huong Quynh Dinh

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Graphics and Visualization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorphingComputer scienceComputer graphics (images)Affine transformationTranslation (biology)ComputationVisualizationRotation (mathematics)Computer visionComputer graphicsAnimationField (mathematics)Construct (python library)Character animationArtificial intelligenceLine (geometry)Object (grammar)Computer animationAlgorithmGeometryMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance in pathogenic bacteria is one of the preeminent concerns for the future of global health. There is a dose-dependent relationship between antimicrobial use (AMU) and the prevalence of antimicrobial-resistant pathogens. As most AMU in Canada is related to animal agriculture, there is a need to reduce overall AMU, which could be accomplished through surveillance of AMU in animal agriculture, including the dairy industry. The objective of this study was to quantify AMU on dairy farms across Canada. This study had two parts: a description of data collected in 2019-2020, and a meta-analysis comparing this data to previous estimates of AMU in the Canadian dairy industry. The first included a garbage can audit (GCA) on 107 farms in four Canadian provinces (British Columbia, Alberta, Ontario, and Nova Scotia) in 2020; AMU data were converted to the dose-based metrics of defined course doses (DCD) and defined daily doses (DDD). Mixed-effect linear models were fit to determine the relationship between province and use of different classes of antimicrobials. On average, for every 100 animals on the farm, 117 DCD of antimicrobials were administered per year (IQR: 55, 158). These treatments amounted to 623 DDD / 100 animal-yr (IQR: 302, 677 DDD/100 animal-years). Penicillins were the most used class of antimicrobials, followed by first-and third-generation cephalosporins. Farms in Ontario used more third-generation cephalosporins than other provinces. The second part of this study compared AMU in 2020 to previously reported Canadian studies through a meta-analysis. A GCA was conducted in 2007-2008 in Alberta, Ontario, Québec, and the Maritime provinces (Prince Edward Island, New Brunswick and Nova Scotia); another GCA was conducted in Québec in 2018. Overall, AMU was lower in 2018-2020 than in 2007-2008, with the exception of third-generation cephalosporin use, which increased.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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