Insights gained through real-time monitoring of porcine reproductive and respiratory syndrome virus and description of temporal trends based on laboratory data in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Porcine reproductive and respiratory syndrome virus (PRRSV) is a prevalent pathogen that impacts the health of swine and is costly to the swine industry. This study utilized PRRSV test results from the University of Guelph's Animal Health Laboratory database to develop interactive, real-time dashboards and to monitor and investigate PRRSV data. The test results from Ontario swine herd samples submitted from January 2014 to July 2023 were processed in R v.4.1.1. The final optimized, aggregated, and anonymized datasets were exported to the Tableau server and were used to design dynamic real-time visualizations with Tableau Desktop v.2021.4. Constructed dashboards were: (1) monthly number of submissions and positive submissions over the last 10 years; (2) number of submissions and positive submissions over the last 3 years, interactively displayed at weekly, monthly, quarterly and yearly intervals; (3) monthly number of PRRSV restriction fragment length polymorphism pattern (RFLP) types at the submission level over the last 5 years; (4) weekly number of tested farms and positive farms over the last 6 Years; (5) monthly number of tested farms and positive farms over the last 6 Years; (6) indicators of the epidemiological data quality in each month; and (7) contextual information. Eighty different PRRSV RFLP patterns were identified with the predominant patterns being 1-8-4, 1-1-1, 1-4-2, and 2-5-2. Most farms contributed one submission per week or per month for PRRSV testing (median: 1 submission per week; IQR: 0; max: 13; median: 1 submission per month; IQR: 1, max: 31). Epidemiological data quality showed considerable improvements over the 9 years of investigation. Apparent changes in trends of submissions were visually observed when time series were stratified by reasons for submission and production class.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».