MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393351179

Codévelopper des stratégies pour réduire l'utilisation des antibiotiques : le cas des élevages de poulets au Viêt Nam

2023· preprint· fr· W4393351179 sur OpenAlexfundno aff
Chloé Bâtie

Notice bibliographique

RevueAgritrop (Cirad) · 2023
Typepreprint
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock and Poultry Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Universitaire de la FrancophonieEuropean Commission
Mots-clésAntibioticsBusinessBiologyMicrobiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibiotic resistance is a global public health concern that could lead to millions of deaths if nothing is done. As a One Health problematic, it needs to be addressed both in human, animal and environmental sectors. Vietnam, with a population of nearly 100 million, is one of the fastest growing economies and demographics in Southeast Asia. The chicken production sector is undergoing a major transformation. The average growth rate of the chicken population is 6% per year and farms are intensifying. Antibiotic misuse and overuse in chicken production is common in Vietnam as products are easily accessible and that the sector is poorly regulated. As a result, many of the bacteria isolated from chicken farms are multi-drug resistant. Strategies exist to tackle antibiotic resistance but they are implemented with difficulties. The objective of this thesis is to co-develop with the stakeholders of the poultry supply chain and of the veterinary drug value chain, strategies to reduce antibiotic use in chicken production in Vietnam. To answer to this objective, we have adopted a transdisciplinary, systemic and participatory approach.After an exploratory study to understand the context in which our study takes place, we have built a typology of antibiotic use practices among the different chicken production systems. We identified three chicken production systems: household, family commercial farms and intensive farms. The decision-making process of farmers varied according to the production system. During the exploratory study, we also identified changes in the regulatory framework and tried to understand how these changes are understood, acknowledged and applied by the stakeholders of the veterinary drug value chain. After mapping the chain and identifying stakeholder’s posture regarding the regulations we have explored the barriers and motivations to implement them. Major barriers included the lack of capacity of the authorities to enforce the regulations, a mismatch between theory and practices, the lack of knowledge on the new regulations and the high proportion of small-scale farms. Because farmers will have no choice but to adapt to the changes in regulations, we then explored how farmers at a local level are dealing with the necessity to reduce antibiotic use. We identified local solutions such as the use of locally-handmade probiotics, knowledge exchange, and organization of farmers in cooperatives to overcome the barriers to ABU reduction. Finally, all the identified barriers and levers were put in to context through the organization of workshops aimed at co-build strategies. The workshops were organized at the local level with stakeholders of the chicken and veterinary value chain. Strategies aiming to improve training and communication on biosecurity and organic production were co-developed.Within this work, we identified barriers and levers to the reduction of antibiotic use in chicken production in Vietnam. Our study emphasizes the need to adopt a systemic and participatory approaches to co-develop local-based solutions using bottom-up approaches. Strategies and solutions must then be disseminated to policy makers for a sustainable change in practice. We also identified the development of quality products value chain in Vietnam that could act as a lever to change of practice but should be done by taking into consideration the most vulnerable stakeholders. Further studies must be conducted in this direction.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAgritrop (Cirad)Même sujetLivestock and Poultry ManagementTravaux en français237 207