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Enregistrement W4396658463

Temporal patterns of bovine leukemia virus infection in dairy herds in Atlantic Canada.

2024· article· en· W4396658463 sur OpenAlexafffundabout
Emily John, M. Cameron, Henrik Stryhn, Greg Keefe, J. Trenton McClure

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and Retrovirus Studies
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesAtlantic Veterinary CollegeDairy Farmers of Nova Scotia
Mots-clésHerdBovine leukemia virusVirologyLeukemiaVirusBiologyGeographyZoologyEcologyImmunology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The primary objective was to determine the youngest age group where bovine leukemia virus (BLV)-infected dairy animals were identified. The secondary objective was to investigate associations between age-specific management practices and BLV infection status of different age groups of dairy calves and heifers. Procedure: For enrolled herds, BLV status was determined using blood samples from pre-weaned calves, weaned calves, and breeding-age heifers; and bulk tank milk from the adult herd. A questionnaire investigating age-specific management factors was administered for each herd. Ordinal logistic regression was performed to identify management factors associated with the youngest age range in which BLV was identified. Results: Fifty-three dairy herds from the 4 provinces in Atlantic Canada were enrolled. Bovine leukemia virus was most commonly earliest identified in pre-weaned heifers (18 herds, 32.1%) and the adult herd (18 herds, 32.1%). Ordinal logistic regression revealed that BLV was first identified in older age groups more often than in younger age groups when herds regrouped weaned heifers at least once, when fly control was used for breeding-age heifers, when herds practiced foot trimming on breeding-age heifers, and when bred heifers were brought in. Conclusion: Producers can use results to identify the youngest age group(s) in which BLV is identified and to tailor management strategies to prevent new infections.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,190 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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