Economic evaluation of antimicrobial use practices in animal agriculture: a case of poultry farming
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Background: The growing evidence of the contribution of antimicrobial use (AMU) in animal agriculture to the public health threat of antimicrobial resistance has highlighted to policymakers the importance of the need for prudent AMU in animal production. Livestock farming is an economic process, where farmers are using inputs such as antimicrobials to minimize their losses. Objectives: Using a large and unique dataset combining time-series data on economic performance and health records in conventional broiler production in France, we identify how improved healthcare management and disease prevention impact economic performance, AMU reduction and health outcomes. Methods: , by performing advanced regression models investigating the relative importance of medication and veterinary procedures. Results: In our study, 50% of the treatments (expressed as number of new treatments) are attributable to only 30% of all flocks. There is an inverted U-shaped relationship between AMU and economic performance. This finding implies that the marginal profit of antimicrobials is decreasing, meaning that using antimicrobials is only profitable up to a certain threshold. Results also show that the profit increases as the number of preventive treatments increase. Conclusions: Our findings suggest that policies encouraging farmers to work upstream from the occurrence of disease have the potential to perform better than regulations, as they would maintain a profitable activity while diminishing AMU. Encouraging adequate infection control practices by subsidizing or providing other incentives would benefit farmers and society.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle