Connecting livestock disease dynamics to human learning and biosecurity decisions
Notice bibliographique
Résumé
The acceleration of animal disease spread worldwide due to increased animal, feed, and human movement has driven a growing body of epidemiological research as well as a deeper interest in human behavioral studies aimed at understanding their interconnectedness. Biosecurity measures can reduce the risk of infection, but human risk tolerance can hinder biosecurity investments and compliance. Humans may learn from hardship and become more risk averse, but sometimes they instead become more risk tolerant because they forget negative experiences happened in the past or because they come to believe they are immune. We represent the complexity of the hog production system with disease threats, human decision making, and human risk attitude using an agent-based model. Our objective is to explore the role of risk tolerant behaviors and the consequences of delayed biosecurity investments. We set up experiment with Monte Carlo simulations of scenarios designed with different risk tolerance amongst the swine producers and we derive distributions and trends of biosecurity and porcine epidemic diarrhea virus (PEDv) incidence emerging in the system. The output data allowed us to examine interactions between modes of risk tolerance and timings of biosecurity response discussing consequences for disease protection in the production system. The results show that hasty and delayed biosecurity responses or slow shifts toward a biosecure culture do not guarantee control of contamination when the disease has already spread in the system. In an effort to support effective disease prevention, our model results can inform policy making to move toward more resilient and healthy production systems. The modeled dynamics of risk attitude have also the potential to improve communication strategies for nudging and establishing risk averse behaviors thereby equipping the production system in case of foreign disease incursions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».