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Enregistrement W4403547358 · doi:10.2807/1560-7917.es.2024.29.42.2400266

Highly pathogenic avian influenza management policy in domestic poultry: from reacting to preventing

2024· article· en· W4403547358 sur OpenAlexaff
Timothée Vergne, Mathilde Paul, Claire Guinat, Mattias Delpont, Brandon H. Hayes, Sébastien Lambert, Jean‐Pierre Vaillancourt, Jean‐Luc Guérin

Notice bibliographique

RevueEurosurveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésBiosecurityInfluenza A virus subtype H5N1Highly pathogenicVaccinationPoultry farmingVeterinary medicineEnvironmental healthGeographyBiologyVirologyMedicineEcologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of clade 2.3.4.4b H5N1 highly pathogenic avian influenza (HPAI) viruses in 2021 has led to unprecedented epidemics in poultry, changing epidemiological patterns of year-round infections in resident wild avifauna and more frequent spill-over events to mammals. Given this situation, it is important that we recognise that traditional HPAI management strategies are no longer sufficient, and policy changes are required. Poultry vaccination has emerged as a crucial intervention in the current control of HPAI, as evidenced by France's nationwide campaign targeting domestic ducks. However, due to the logistical challenges and potential trade implications of vaccination, broader structural reforms appear also necessary. These include a shift from farm-level to territorial-level biosecurity approaches, putting into practice the concept of 'regional biosecurity'. Given the role duck farm density has played in successive HPAI epidemics in France, there is a need to think about the spatial distribution of poultry farms as a structural component of regional biosecurity and to consider the reduction of farm concentration as a measure to prevent viral spread. The integration of regional biosecurity and poultry vaccination into prevention strategies should impact the way poultry are produced and traded in the future.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,338 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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