Technologies monitoring and improving biosecurity compliance in barn anterooms
Notice bibliographique
Résumé
People can act as mechanical vectors, and introduce and spread infectious diseases on farms. Preventive measures, such as changing boots and washing hands, need systematic implementation to manage this risk. Unfortunately, biosecurity compliance regarding biosecurity measures in barn anterooms has been shown to be generally low in all animal production systems. Indeed, the main challenge with biosecurity is maintaining compliance. The development of an effective on-farm biosecurity program requires several elements. These include farm and barn designs facilitating implementation of biosecurity measures; consistently communicating with all personnel and visitors informing them about threats and biosecurity; training programs for all farm personnel, explaining why biosecurity is effective in preventing infectious disease transmission, which measures are needed, and how to best implement them. All these components would be further optimized if automated monitoring systems were implemented with feedback mechanisms. Technologies are now available and are being adapted to the farm context to monitor biosecurity compliance. Two pilot projects using radio-frequency-identification-based (RFID) real-time continuous automated monitoring system quantifying hand sanitizing and boot compliance were conducted. The first one ( MediHand Trace system) was a system designed to monitor and provide real-time feedback for handwashing in a hospital environment. It was functional for this task, although not sturdy enough for long-term use in a farm environment. The second system was a prototype designed for barns and with foot mats allowing the monitoring of footwear management as well as handwashing. These pilot studies have shown that real-time feedback helps improve compliance. However, the efficacy of the systems was very dependent on the physical set-up of the anteroom.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».