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Enregistrement W4322763917 · doi:10.3168/jds.2022-22528

Investigating Ontario dairy farmers motivations and barriers to the adoption of biosecurity and Johne's control practices

2023· article· en· W4322763917 sur OpenAlexaffabout
Jamie Imada, S.M. Roche, Abhinand Thaivalappil, C.A. Bauman, D.F. Kelton

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosecurityThematic analysisParatuberculosisControl (management)HerdEnvironmental healthDisease controlBusinessQualitative researchVeterinary medicineMarketingMedicineSociologyEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the control of Johne's disease (JD), management practices to minimize disease transmission must be implemented and maintained. Once infected, animals will enter a latent phase and will typically only manifest clinical symptoms years later. As young calves are the main susceptible group on farm, the observed effects of management practices geared toward minimizing their exposure to infective material may not be realized until years later. This delayed feedback limits the sustained implementation of JD control practices. Although quantitative research methods have demonstrated changes to management practices as well as their association with changes to JD prevalence, dairy farmers can offer insights into the current challenges relating to JD implementation and control. Thus, this study aims to use qualitative methods and in-depth interviews (n = 20) with Ontario dairy farmers who had previously been engaged in a Johne's control program to explore their motivations and barriers to the implementation of JD control practices and general herd biosecurity. A thematic analysis using inductive coding was completed generated the following 4 overarching themes: (1) the hows and whys of Johne's control, (2) barriers to general herd biosecurity, (3) barriers to Johne's control, and (4) overcoming barriers. Farmers no longer believed JD was an issue on their farm. Johne's was low on their list of concerns due to little public discourse, absence of animals displaying clinical signs, and no financial support for diagnostic testing. Producers who were still actively engaged in JD control cited animal and human health as their primary motivations. Financial support, targeted education, and promoting engagement through discourse may help encourage producers to reconsider their participation in JD control. Government and industry collaboration with producers may help to develop more effective biosecurity and disease control programs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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