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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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