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Enregistrement W4385607039 · doi:10.1177/10406387231190076

Development of interactive dashboards for monitoring endemic animal pathogens in Ontario, Canada: Ontario interactive animal pathogen dashboards

2023· article· en· W4385607039 sur OpenAlexaffabout
Tatiana Petukhova, Maria Spinato, Tanya Rossi, Michele T. Guerin, D.F. Kelton, Pauline Nelson-Smikle, Melanie Barham, Davor Ojkić, Zvonimir Poljak

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Diagnostic Investigation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMicrobial infections and disease research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivestockAnimal healthSalmonellaVirologyBiologyVeterinary medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advancement of web-based technologies makes it possible to build user interfaces or web pages that present and summarize complex data in easy-to-read graphical formats that emphasize key information. Taking advantage of this technologic progress, we addressed the need for real-time visualizations of trends for major pathogens in the largest livestock industries in Ontario: poultry, swine, and cattle. These visualizations were built using test data from the laboratory information management system of the Animal Health Laboratory at the University of Guelph, a large veterinary diagnostic laboratory in Ontario. The data were processed using R software and used to construct interactive and dynamic visualizations using Tableau Desktop v.2021.4 (Tableau Software). We designed 12 dashboards: in chickens—influenza A virus, fowl adenovirus, infectious bronchitis virus, and infectious laryngotracheitis virus; in turkeys—influenza A virus; in swine, influenza A virus, rotavirus, and porcine reproductive and respiratory syndrome virus; in cattle—bovine viral diarrhea virus, Mycoplasma bovis, Salmonella Dublin in individual samples, and Salmonella Dublin in bulk tank milk samples. Data for each pathogen are presented in 2 dashboards. One shows the data of the last 10 y (general view) and the other the data of the last 3 y, but in more detail (comprehensive view). Information on gaining access to all dashboards is available at https://iapd.lsd.uoguelph.ca/ . The visualizations provide near-real-time access to aggregated assay results for selected pathogens for veterinarians, animal health regulatory agencies, researchers, and other users who are interested in livestock pathogen surveillance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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