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Enregistrement W4323642620 · doi:10.1017/jme.2022.80

Governance Processes and Challenges for Reservation of Antimicrobials Exclusively for Human Use and Restriction of Antimicrobial Use in Animals

2022· article· en· W4323642620 sur OpenAlexaff
J. Scott Weese, Guilherme Antonio Da Costa, Bruno González‐Zorn, Laura Y. Hardefeldt, Jorge Matheu, G. Moulin, Stephen W. Page, Ruby Singh, Junxia Song, Olafur Valsson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Law Medicine & Ethics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésAntimicrobialReservationCorporate governanceAntimicrobial stewardshipBiologyMicrobiologyBusinessPolitical scienceAntibiotic resistanceAntibioticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The majority of antimicrobials that are produced are administered to animals, particularly food animals. While the overall impact of antimicrobial use in animals on antimicrobial resistance in humans and the environment is unclear, it undeniably has a role. Yet, some degree of antimicrobial use in animals is necessary for animal health and welfare purposes. Balancing the benefits and risks of antimicrobial use in animals is challenging because of the complexity of the problem and limitations in available data. However, a range of measures can be implemented to reduce, refine and optimize antimicrobial use in animals, with a goal of minimizing the impact on human and environmental health while maintaining necessary therapeutic use in animals. A pandemic instrument can provide the necessary foundation for the whole-of-society and whole-of government One Health approach that is required to strengthen surveillance, communication, collaboration, and action.

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)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,034
Communication savante0,0140,010
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0090,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,148 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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