Examining need, capacity, and barriers to accessing food animal veterinary services in underserved areas of rural Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Livestock farms need consistent and reliable access to veterinary services to ensure optimal animal health and welfare, and to maintain food safety. Certain regions of the province, such as northern and to an extent, eastern Ontario, have few/no food animal veterinary clinics, which make it difficult for livestock operations in these areas to receive routine or even emergency veterinary services in a timely manner. With growth in the livestock sector, the need for food animal veterinarians has increased and the challenges for under-serviced communities has heightened. This study identifies under-serviced agricultural communities across Ontario and examines the social and economic barriers that impact food animal veterinarian attraction and retention to these communities. By engaging producers, veterinarians, government staff, and numerous other stakeholders, this project will develop a series of policy, program, and practice recommendations to improve veterinary services to these underserved regions of Ontario. An overview of preliminary research findings gathered from interviews and focus groups conducted with various stakeholders including farmers, and veterinarians and current veterinary students from the Ontario Veterinary College will be explored. Another important component of this project is determining where veterinary shortages exist within rural Ontario. In order to identify under-serviced areas across the province, the location of food animal veterinarians is being mapped. ArcGIS software is being used to map the current geographic location of these facilities in the regions of interest, which will allow us to characterize the number and type of farms by region, and the proximity of veterinary services. Funding: OMAFRA through the Ontario Agri-food Innovation Alliance (Special Initiatives Program)
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».