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Enregistrement W7005520964

Quantification des poussières,des pathogènes humains et des gènes de résistance dans l'air des bâtiments porcins québécois

2020· other· fr· W7005520964 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLepidoptera: Biology and Taxonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluorescent labellingEthical theoriesAgrégation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’évolution de l’industrie porcine québécoise et canadienne caractérisée par une densification des troupeaux a, dans les dernières décennies, mené à une augmentation du confinement dans les bâtiments d’élevage. Les éleveurs de carrières occupent ces bâtiments pour une partie considérable de leur journée de travail, s’exposant ainsi à cet environnement confiné. Les porcheries sont reconnues comme étant des environnements fortement contaminés en poussières et bioaérosols. De plus, des effets néfastes sur la santé des occupants sont soupçonnés dans ces nouveaux bâtiments. Cette étude vise à détecter la présence et à quantifier six pathogènes humains, à mesurer la concentration en poussières et à détecter la présence de gènes de résistance d’importance en médecine humaine dans l’air des porcheries du Québec. Pour ce faire, dix porcheries québécoises ont été visitées et des échantillons d’air ont été prélevés dans chacune d’elle. Les six pathogènes à l’étude ont été investigués par des méthodes traditionnelles de culture et par biologie moléculaire. La concentration des poussières et suspension a été mesurée par gravimétrie ainsi que par lecture directe du diamètre aérodynamique de ces dernières. Les gènes de résistance ont été détectés par biologie moléculaire. Les résultats obtenus renforcent l’hypothèse que les porcheries en environnements tempérés comme celles du Québec et du Canada abritent de fortes concentrations en bioaérosols pouvant potentiellement avoir des effets néfastes sur la santé des travailleurs agricoles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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