Livestock and Risk Group 4 Pathogens: Researching Zoonotic Threats to Public Health and Agriculture in Maximum Containment
Notice bibliographique
Résumé
Maximum-containment laboratories are a unique and essential component of the bioeconomy of the United States. These facilities play a critical role in the national infrastructure, supporting research on a select set of especially dangerous pathogens, as well as novel, emerging diseases. Understanding the ecology, biology, and pathology at the human-animal interface of zoonotic spillover events is fundamental to efficient control and elimination of disease. The use of animals as human surrogate models or as target-host models in research is an integral part of unraveling the interrelated components involved in these dynamic systems. These models can prove vitally important in determining both viral- and host-factors associated with virus transmission, providing invaluable information that can be developed into better risk mitigation strategies. In this article, we focus on the use of livestock in maximum-containment, biosafety level-4 agriculture (BSL-4Ag) research involving zoonotic, risk group 4 pathogens and we provide an overview of historical associated research and contributions. Livestock are most commonly used as target-host models in high-consequence, maximum-containment research and are routinely used to establish data to assist in risk assessments. This article highlights the importance of animal use, insights gained, and how this type of research is essential for protecting animal health, food security, and the agriculture economy, as well as human public health in the face of emerging zoonotic pathogens. The utilization of animal models in high-consequence pathogen research and continued expansion to include available species of agricultural importance is essential to deciphering the ecology of emerging and re-emerging infectious diseases, as well as for emergency response and mitigation preparedness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».