MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4223540074 · doi:10.1002/aepp.13262

How does transaction governance in the animal supply chain influence antibiotic use? A study of the French young bull sector

2022· article· en· W4223540074 sur OpenAlexaff
Axelle Poizat, Sabine Duvaleix‐Tréguer, Jill E. Hobbs

Notice bibliographique

RevueApplied Economic Perspectives and Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransaction costBusinessIncentiveCorporate governanceSupply chainProduction (economics)Antibiotic resistanceAnimal healthPublic healthDatabase transactionPublic economicsEnvironmental healthAntibioticsPublic sectorIndustrial organizationVeterinary medicineMarketingEconomicsMedicineEconomyBiologyFinanceMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reducing the over‐use of preventative antibiotics in animal production to limit the spread of antimicrobial resistance is important for public health and animal health. We explore how supply chain relationships influence the incentives for beef farmers to engage in production practices, including antibiotic use, that are optimal from public and animal health perspectives. We examine the case of the French young bull sector, where animals are gathered, mixed, and transported over long distances, increasing the risk of developing the bovine respiratory disease (BRD). Interviews with economic actors in the French young bull sector reveal how transaction costs and patterns of vertical coordination influence the incidence of BRD and the preventative use of antibiotics. Dispersed supply chains with low levels of vertical coordination inhibit information flows about vaccination status and reduces incentives for cow‐calf producers to adopt optimal animal health management practices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Economic Perspectives and PolicyMême sujetAnimal Disease Management and EpidemiologyTravaux en français237 207