Developing a framework for a western Canadian companion animal surveillance initiative: Case definitions and the role of the veterinarian.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Surveillance data on companion animals in western Canada are extremely limited. Previous research by the principal investigators established a list of potential canine pathogens of relevance to public health for inclusion in the Western Canadian Companion Animal Surveillance Initiative (CASI). Our objective was to assess veterinary interest in contributing to companion animal surveillance, and to gather baseline data on specific canine pathogens of interest to create surveillance-specific case definitions. Procedure: An invitation to participate in an online survey was disseminated to all clinical veterinarians across the provinces of Alberta, Saskatchewan, and Manitoba. Results: There was a moderate level of interest (median: 7.5/10) from veterinarians to participate in the surveillance of companion animals. The majority (85%, 51/60) of veterinarians participating in the survey recorded diagnosing at least 1 of the pathogens of interest over a 5-year interval. Based on survey responses, several surveillance case definitions were formulated for pathogen groups of interest, most of which require laboratory testing for confirmation. Conclusion and clinical relevance: This study identified the willingness, practicality, and importance of veterinarians or veterinary clinics participating in companion animal surveillance.
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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 | 0,152 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».