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Enregistrement W4288696376 · doi:10.1038/s41598-022-15600-0

Spatial evaluation of animal health care accessibility and veterinary shortage in France

2022· article· en· W4288696376 sur OpenAlexaff
Mehdi Berrada, Youba Ndiaye, Didier Raboisson, Guillaume Lhermie

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic shortageAnimal healthVeterinary medicineMEDLINEGeographyMedicineData scienceComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The decrease in the supply of veterinary healthcare in France adversely affects health of food-producing animals. In a One Health perspective, the health of people, animals and their shared environment are interconnected, and adequate supply of veterinary healthcare is required to ensure public health. Prevention of outbreaks and zoonotic diseases that may impact public health mobilizes a set of public policies, including strengthening veterinary workforce. These policies should be informed by quantification of animal health care accessibility, yet this has not been well characterized. The objective was to quantify the accessibility to veterinary healthcare for cattle, swine, and poultry sectors in France. A Two-Step Floating Catchment Area (2SFCA) approach was used to measure the level of accessibility to veterinary clinics. In the cattle sector, the 2SFCA score indicated relatively high accessibility in the north and south of France, but insufficient accessibility elsewhere. In the swine sector, there was high accessibility in the north east and in north of France, medium accessibility in the south west, and insufficient accessibility elsewhere. Finally, in the poultry sector, all regions had insufficient accessibility. Sensitivity analysis examining the effects of a change in spatial accessibility according to various travel time showed that the optimal threshold to compute 2SFCA score in cattle, swine and poultry sectors were respectively, 45, 60 and 60 min. According to a definition of "underserved area" derived from an official decree and the optimal thresholds to compute 2SFCA, the cattle, swine and poultry sector have on average 75.3, 89.9 and 98.3% underserved area, respectively. We provided evidence that the supply of animal health care was not sufficient and we proposed recommendations on how to assess animal health care accessibility, enabling modelling and visualization of the effects of potential public policies aimed at reducing veterinary shortages.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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