Causal diagram used to guide regression analysis.
Notice bibliographique
Résumé
<div><p>Cache Valley virus (CVV) disease is a mosquito-borne zoonosis endemic to North America. CVV disease is reported most often in sheep, causing lethal congenital deformities. There are limited data on CVV in Ontario, which is the largest sheep producing province in Canada. This study aimed to determine CVV seroprevalence in Ontario sheep flocks and investigate farm management factors associated with CVV exposure. A cross-sectional study was performed including 364 mature ewes across 18 farms selected from the five largest sheep districts in the province. A questionnaire was administered at each farm to determine farm management practices pertinent to the flock and ewes specifically sampled. Mixed multivariable logistic regression with a random effect for farm was conducted to assess associations between CVV seropositivity (outcome variable) and farm management risk factors (predictor variables). CVV seroprevalence was 33.2% in individual ewes (95% CI: 28.4%-38.1%) as determined by a virus neutralization assay with a titre > 4. Sixteen of the eighteen flocks (88.9%) had at least one CVV seropositive ewe. Increased age, smaller flock size, and sheep housing near wetlands, lakes, or ponds were found to be significantly associated with higher odds of CVV seropositivity. These findings are valuable in guiding breeding practices and housing during mosquito season to minimize infection and, ultimately, CVV disease in the flock.</p></div>
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,161 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».