Management practices associated with Johne's bulk tank milk ELISA positivity
Notice bibliographique
Résumé
Johne's disease (JD) control is often based on the culling of positive animals and the adoption of management practices that minimize exposure of young stock to the pathogen (Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis). Throughout 2010 to 2013, the province of Ontario, Canada, instituted a voluntary Johne's control program consisting of whole-herd testing and risk assessment. The JD risk assessment evaluated 5 management areas to characterize herd JD risk. Using a modified milk ELISA technique with an optical density cut-off of 0.089, province-wide bulk tank milk (BTM) testing was used to assess the prevalence of JD high-risk herds at the end of the control program and again 4 yr after its completion. Approximately 71% of Ontario bulk tanks were classified as positive in 2017 compared with roughly 46% in 2013. In 2019, the same JD risk assessment used in the original program was readministered on 180 Ontario dairy farms. Using this cross-sectional approach, logistic regression models were built using data from the original program risk assessment and follow-up risk assessment as well as the BTM ELISA results to determine management factors associated with the control of JD. We demonstrated that management of the maternity area is an important factor in the control of Johne's disease. Although it is believed that the highest risk group for JD infection is calves under 6 mo, the cleanliness scores of older heifers and their exposure to mature cow manure was significantly associated with JD control; farms with highly contaminated weaned and bred heifers and those that had exposure to mature cow manure were more likely to be unsuccessful in their JD control efforts. Careful management of young calves appears to be important for JD control, and this management should continue even after calves have left the maternity area.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».