Réduction du portage des salmonelles chez les animaux de rente : une approche multidisciplinaire
Bibliographic record
Abstract
La majorité des cas de salmonellose humaine dans les pays industrialisés est liée à la consommation d’oeufs et de viande de volaille mais aussi de charcuteries contaminées. Pour réduire ce risque alimentaire, la stratégie développée à l’INRA, en collaboration avec l’AFSSA, vise principalement à réduire la contamination des matières premières alimentaires d’origine animale, en particulier celles issues des volailles et du porc. Cela implique d’améliorer l’état sanitaire des animaux et de lutter contre le portage asymptomatique de cette bactérie par des animaux qui abritent, voire excrètent de grande quantité de pathogènes sans signe de maladie. Une telle démarche implique une meilleure compréhension des mécanismes qui permettent à la bactérie de coloniser l’animal, mais aussi des réponses immunitaires mises en place par l’hôte pour résister à ce pathogène. Ces études débouchent sur le développement de vaccins ou de moyens thérapeutiques et sur la sélection d’animaux plus résistants à ce portage asymptomatique. Enfin, une approche intégrative complémentaire des études expérimentales et observationnelles de terrain permet de modéliser la contamination des animaux ou des industries agroalimentaires pour analyser les risques de transmission et l’impact des mesures prophylactiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".