It's time to apply outbreak response best practices to avian influenza: A national call to action.
Notice bibliographique
Résumé
Cases of high pathogenicity avian influenza (HPAI) in Canada are upon us again and with reports of infection in US dairy cattle and a dairy farmer in the United States, concern has been raised. Although panic isn't helpful, this heightened level of concern is appropriate, given that reports of human infections with the H5N1 virus often indicate high mortality rates. These can range from 14 to 50%. The current devastating impact of the virus on the poultry industry, as well as its propensity to mutate are also reasons for concern. At the same time, HPAI provides an opportunity for the poultry and livestock industries to align and organize coherently for the management of all zoonotic diseases and other industry issues. To manage HPAI more effectively, it is essential to align all stakeholders under Outbreak Response Best Practices using a formal Quality Management System (QMS). The objective of this article is to describe this approach with examples drawn from management of the Walkerton waterborne disease crisis. We urge the veterinary profession to rise to the challenge of HPAI and use it as a context in which to align more coherently with national stakeholders for the prevention and management of all priority issues within the areas of Agri-food and Public Health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,111 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,023 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».