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Enregistrement W4378904681 · doi:10.14745/ccdr.v49i05a06f

Éclosions de COVID-19 dans les exploitations agricoles en Ontario, janvier à décembre 2020

2023· article· fr· W4378904681 sur OpenAlexaffvenueabout
Hetal Patel, Ana Cecilia Ulloa, Sarah A. Buchan, Mariana Abdulnoor, Jonathan B. Gubbay, Michelle Murti

Notice bibliographique

RevueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : Les travailleurs agricoles jouent un rôle essentiel dans la chaîne d'approvisionnement alimentaire de l'Ontario, car ils cultivent et récoltent les aliments dont l'Ontario est tributaire; cependant, ils sont exposés à plusieurs facteurs de risque de transmission de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) liés au travail.Nous décrivons l'épidémiologie des éclosions dans les exploitations agricoles de l'Ontario au cours de la première année civile de la pandémie et analysons les tendances des éclosions par saison et par type d'exploitation.Méthodes : Les données relatives aux éclosions dans les exploitations agricoles de l'Ontario entre le 1 er janvier et le 31 décembre 2020, ainsi que les cas confirmés en laboratoire qui y sont associés, ont été extraites de la base de données provinciale.Les éclosions ont été caractérisées selon leur taille, la saison, le type d'exploitation et la durée.Les cas ont été caractérisés selon l'âge, le sexe, les facteurs de risque médicaux, le tableau clinique et les résultats.Résultats : Il y a eu 64 éclosions dans les exploitations agricoles associées à 2 202 cas confirmés de COVID-19 en Ontario en 2020.La majorité des éclosions sont apparues au printemps (n = 25, 39,1 %) et à l'automne (n = 25, 39,1 %).Les éclosions ont été moins nombreuses en été (n = 6, 9,4 %), ce qui correspond à des taux de transmission dans la communauté faibles pendant cette période, et la majorité d'entre elles se sont produites dans des exploitations agricoles spécialisées dans la culture en serre (n = 5, 83,3 %).La taille médiane des éclosions était de 14,5 cas (intervalle : 1-240), et la durée médiane était de 23 jours (intervalle : 0-128).Parmi les cas, la plupart étaient des hommes (83,2 %), l'âge médian était de 35 ans, 10,0 % avaient une ou plusieurs comorbidités, 31,2 % étaient asymptomatiques, 16 ont dû être hospitalisés et 3 sont décédés.Conclusion : Les éclosions dans les exploitations agricoles ont été une source de transmission de la COVID-19 et de maladie en 2020, en particulier au printemps et à l'automne.Les éclosions se sont poursuivies dans les exploitations agricoles spécialisées dans la culture en serre malgré la baisse de la transmission dans la communautaire au cours de l'été.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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