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Enregistrement W4281874333 · doi:10.3390/antibiotics11060766

Insights in the Development and Uses of Alternatives to Antibiotic Growth Promoters in Poultry and Swine Production

2022· review· en· W4281874333 sur OpenAlexafffund
Md Ramim Tanver Rahman, Ismaı̈l Fliss, Éric Biron

Notice bibliographique

RevueAntibiotics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésAntibiotic resistanceAntibioticsSWOT analysisBiotechnologyProduction (economics)AntimicrobialAnimal productionBusinessBiologyMarketingMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overuse and misuse of antibiotics has contributed to the rise and spread of multidrug-resistant bacteria. To address this global public health threat, many countries have restricted the use of antibiotics as growth promoters and promoted the development of alternatives to antibiotics in human and veterinary medicine and animal farming. In food-animal production, acidifiers, bacteriophages, enzymes, phytochemicals, probiotics, prebiotics, and antimicrobial peptides have shown hallmarks as alternatives to antibiotics. This review reports the current state of these alternatives as growth-promoting factors for poultry and swine production and describes their mode of action. Recent findings on their usefulness and the factors that presently hinder their broader use in animal food production are identified by SWOT (strength, weakness, opportunity, and threat) analysis. The potential for resistance development as well as co- and cross-resistance with currently used antibiotics is also discussed. Using predetermined keywords, we searched specialized databases including Scopus, Web of Science, and Google Scholar. Antibiotic resistance cannot be stopped, but its spreading can certainly be hindered or delayed with the development of more alternatives with innovative modes of action and a wise and careful use of antimicrobials in a One Health approach.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
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

Citations189
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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