Alternatives to antibiotics for sustainable livestock production in the context of the One Health approach: tackling a common foe
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of the growth promoting effects of antibiotics in the 1940s contributed to the economic efficacy of the livestock industry. In response to increased animal protein demand from the 1950s, antimicrobial use at sub-therapeutic levels for growth promotion and disease prevention (antimicrobial growth promoter, AGP) improved feed-to-weight ratio, meat quality and overall health of livestock. These benefits encouraged the heavy use of AGPs such that about 70% of global use of antimicrobials was for food animals. Despite the numerous benefits of AGPs, the emergence of antimicrobial resistance (AMR) associated with their use and impact on human and livestock health, establishes AMR as a global health plague, affecting man, animal and the environment. Although many countries have banned the use of AGPs in livestock production, efforts to identify effective alternatives have yielded inconsistent findings and only few effective alternative products are currently available. This highlights the need to intensify efforts toward identifying more effective AGP alternatives. While current strategies focus on evaluating the efficacy of single products/class of products that can enhance productivity and health, future strategies should focus on combining multiple approaches. It is also important to acknowledge that no single alternative can fully replicate the same mechanism of action attributed to antimicrobials. This comprehensive review presents recent research findings on AGP use trend before and after bans in many countries, the benefit/mode of action of reported AGP alternatives, the economic impact of AGP alternatives in the context of the One Health approach, the factors militating the search for effective AGP alternatives, research gaps and future action plans for AGP-free animal farm management.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».