Guide to Antimicrobial Use in Animals
Notice bibliographique
Résumé
Foreword: David Lloyd (Royal Veterinary College). Preface. Table of Contents. List of contributors. 1. Principles of Prudent and Rational Antimicrobial Use in Animals: Luca Guardabassi (University of Copenhagen) and Hilde Kruse (National Veterinary Institute Norway). 2. Human Health Risks Associated with Antimicrobial Use in Animals: Lars B. Jensen (Technical University of Denmark), Frederick J. Angulo (Centers for Disease Control and Prevention, USA), Kare Molbak (Statens Serum Institut) and Henrik C. Wegener (Technical University of Denmark). 3. Antimicrobial Resistance Risk Assessment: Emma Snary (Veterinary Laboratories Agency, UK) and Scott McEwen (University of Guelph). 4. Clinical Importance of Antimicrobial Drugs in Human Medicine: Peter Collignon (Australian National University), Patrice Courvalin (Institut Pasteur) and Awa Aidara-Kane (World Health Organization). 5. Geographical Differences in Market Availability, Regulation and Use of Antimicrobial Products: Angelo A. Valois (Australian Government Department of Agriculture Fisheries and Forestry), Yuuko S. Endoh (Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries (MAFF), Tokyo, Japan), Kornelia Grein (European Medicines Agency) and Linda Tollefson (US Food and Drug Administration). 6. Strategies to Minimize the Impact of Antimicrobial Treatment on the Selection of Resistant Bacteria: Peter Lees (Royal Veterinary College), Ove Svendsen (University of Copenhagen) and Camilla Wiuff (Health Protection Scotland). 7. Guidelines for Antimicrobial Use in Swine: David G. S. Burch (Octagon Services Ltd), C. Oliver Duran (Moss Veterinary Partners) and Frank M. Aarestrup (Technical University of Denmark). 8. Guidelines for Antimicrobial Use in Poultry: Ulrich Loehren (Lohmann & Co.), Antonia Ricci (Istituto Zooprofilattico Sperimentale delle Venezie) and Timothy S. Cummings (Mississippi State University). 9. Guidelines for Antimicrobial Use in Ruminants: Peter D. Constable (Purdue University), Satu Pyorala (University of Helsinki) and Geoffrey W. Smith (North Carolina State University). 10. Guidelines for Antimicrobial Use in Horses: J. Scott Weese (University of Guelph), Keith Edward Baptiste (University of Copenhagen), Viveca Baverud (National Veterinary Institute Sweden) and Pierre-Louis Toutain (Ecole Nationale Veterinaire). 11. Guidelines for Antimicrobial Use in Dogs and Cats: Luca Guardabassi (University of Copenhagen), G. Houser (University of Copenhagen), L. A. Frank (University of Tennessee) and M. G. Papich (North Carolina State University). 12. Guidelines for Antimicrobial Use in Aquaculture: Peter R. Smith (National University of Ireland, Galway), Alain Le Breton (Fish Consultant), Tor Einar Horsberg (Norwegian School of Veterinary Science) and Flavio Corsin (Ministry of Fisheries, Vietnam). Acknowledgements
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,112 | 0,130 |
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 ».