Economic evaluation of antimicrobial use practices in animal agriculture: a case of poultry farming
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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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».