Economics of vaccination against diarrhoea and respiratory diseases in French cow calves’ systems: A modelling approach
Notice bibliographique
Résumé
To assess the economic benefits of vaccination against diarrhoea and respiratory diseases in cow-calf systems, a stochastic mechanistic mathematical programming bio-economic model was developed for a beef Charolais breed farm. The model reproduced herd dynamics on a weekly basis over a 10-year period, including animal growth, reproduction and diseases risks and control (treatments and vaccination). Three baseline risk levels of diarrhoea and respiratory disease were considered to simulate low, average, and high infection risks on the farm. The results demonstrated the model's ability to reproduce average farm dynamics, with diarrhoea prevalence ranging from 8% to 33% and respiratory diseases from 13% to 79%. On average, prevalences were decreased by 24% and 50%, respectively, due to vaccination, which also reduced the 2-day to 1-month mortality rates by 2-3% and 15-17%, respectively. The net value of vaccination was positive except in cases of low infection risk of diarrhoea and respiratory diseases: the return on investment (ROI) of vaccination was 0.4-0.5 (€1 invested yields €0.4-0.5) in the baseline scenario (middle infection risks), negative under low infection risks, and reached 1 (€1 invested yields €1) for high infection risks. The results also showed that farmers may earn €58-75 in additional revenue per extra hour of labour dedicated to vaccination in the medium-risk scenario. Despite the limited availability of data for cow-calf systems, this study demonstrated the economic benefit of vaccination in most combinations of scenarios and risks. The profitability of vaccination was challenged when low disease risks were considered, but in such cases, vaccination may serve as insurance against financial losses in case of health status deterioration.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».