Concentrations of Campylobacter spp., Escherichia coli, Enterococci, and Yersinia spp. in the feces of farmed red deer in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Intensive deer farming can cause environmental issues, mainly by its impact on soils and water quality. In particular, there is a risk to the microbial quality of water, as high quantities of suspended sediment and fecal bacteria can enter into water systems. The feces of farmed red deer (Cervus elaphus, n = 206) from Canterbury and Southland, New Zealand, were analyzed with regard to the presence of Campylobacter spp., Escherichia coli, enterococci, and Yersinia spp. Enterococci and E. coli were isolated from all samples, with mean concentrations of 4.5 x 105 (95% CI 3.5 x 10(3), 5.6 10(7)) and 1.3 x 10(8) (95% CI 1.1 x 10(6), 1.5 x 10(10)) per gram of dry feces, respectively. Campylobacter spp. were isolated from 27 fecal samples, giving an overall prevalence of 13.1%. Campylobacter isolation rates were variable within and between regions (Canterbury 7.95% [95% CI 2-14%], Southland 16.95% [95% CI 10-24%]). Five out of 42 composite samples were positive for Yersinia enterocolitica, and one sample for Y. pseudotuberculosis. The overall prevalence ranges on a per-animal basis were therefore 2.43 to 11.17% and 0.49 to 2.91%, respectively. This study is the first to quantify the concentration of Campylobacter spp. present in healthy deer farmed in New Zealand. Deer feces are a potential source of human campylobacteriosis, with all genotypes isolated also previously observed among human cases. The fecal outputs from deer should be regarded as potentially pathogenic to humans and therefore be appropriately managed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».