Descriptive network analysis and the influence of timescale on centrality and cohesion metrics from a system of between-herd dairy cow movements in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has demonstrated that static monthly networks of between-herd dairy cow movements in Ontario, Canada were highly fragmented, reducing potential for large-scale outbreaks. Extrapolating results from static networks can become problematic for diseases with an incubation period that exceeds the timescale of the network. The objectives of this research were to: 1) describe the networks of dairy cow movements in Ontario, and 2) describe the changes that occur among network analysis metrics when conducted at seven different timescales. Networks of dairy cow movements were created using Lactanet Canada milk recording data collected in Ontario between 2009 and 2018. Centrality and cohesion metrics were calculated after aggregating the data at seven timescales: weekly, monthly, semi-annual, annual, biennial, quinquennial, and decennial. There were 50,598 individual cows moved between Lactanet-enrolled farms, representing approximately 75% of provincially registered dairy herds. Most movements occurred over short distances (median = 39.18 km), with fewer long-range movements (maximum = 1150.80 km). The number of arcs increased marginally relative to the number of nodes with longer network timescales. Both mean out-degree, and mean clustering coefficients increased disproportionately with increasing timescale. Conversely, mean network density decreased with increasing timescale. The largest weak and strong components at the monthly timescale were small relative to the full network (267 and 4 nodes), whereas yearly networks had much higher values (2213 and 111 nodes). Higher relative connectivity in networks with longer timescales suggests pathogens with long incubation periods and animals with subclinical infection present increased potential for wide-spread disease transmission among dairy farms in Ontario. Careful consideration of disease-specific dynamics should be made when using static networks to model disease transmission among dairy cow populations.
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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 | 0,000 | 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 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 ».