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Enregistrement W7028946385

A Holistic Investigation of Johne's Disease Control on Ontario Dairy Farms through Quantitative and Qualitative Methods

2022· dissertation· en· W7028946385 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueContemporary art, education, critique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionIce calvingOddsDairy cattleDisease controlDairy farmingControl (management)Odds ratioDairy industry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis presents a holistic investigation of Johne’s disease (JD) management and control. Follow up risk assessment and management plans (RAMPs) were conducted on 180 Ontario dairy farms. From this, the changes in management practices that occurred on study farms since the end of the Ontario Johne’s Education and Management Assistance Program (OJEMAP), were described. This information from the follow-up RAMPs, along with the results of province-wide bulk tank (BT) milk enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA) were used in developing logistic regression models that described the odds of successful JD control using the RAMP results as predictors. Repeat ELISA test results from 1,197 cows from a previously completed longitudinal study were used in random forest models to generate a predictive algorithm that classified milk testing results as positive or negative. Finally using 20 in-depth interviews with Ontario dairy producers, we explored the motivations and barriers producers experience with regards JD control and farm biosecurity. \n\tThe provincial BT ELISA results demonstrated that the prevalence of JD positive BT’s increased from 46.8 to 71.4% in a 4 year period. Along with this, many changes to the management practices had occurred on Ontario dairy farms since the end of the OJEMAP in 2013. Notably, many producers had decreased their risk of JD through cattle additions. The resulting logistic regression models suggested that management of the calving area and calving practices were significantly associated with JD control. Specifically, farms were more likely to have BT positive results when they calved multiple cows in the maternity pen at the same time and less likely to have BT positive results when they calved their cows outside of dedicated maternity areas. The random forest algorithms were able to predict which test results would be positive for JD using the milk testing data and history of JD testing. The model was able to correctly classify over 80% of the tests within its top 25% of predictions. Unsurprisingly, interest in JD control had diminished since the end of the OJEMAP. Without evidence of clinical signs, and no financial support for diagnostic testing, few producers believed it was an issue they needed to pursue.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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