Évaluation de stratégies pour améliorer l'observance de la biosécurité sur les fermes avicoles au Québec
Bibliographic record
Abstract
La problématique de l’observance de la biosécurité est présente dans tous les types de production. Il est essentiel de définir des stratégies pour améliorer l’application des mesures de biosécurité. Cette étude décrit l’application des mesures de biosécurité à l’entrée et à la sortie de 24 bâtiments d’élevages avicoles au Québec, Canada. L’effet des audits et de caméras visibles sur l’observance a été étudié, de même que les déterminants de l’observance. De plus, la relation entre l’observance et les profils de personnalité, l’expérience et l’éducation a été décrite. L’application des mesures de biosécurité a été évaluée à l’aide de caméras cachées. L’observance à court terme (deux premières semaines) et à moyen terme (six mois plus tard) a été déterminée. Basés sur les résultats du groupe contrôle, 44 différentes erreurs lors de l’application des mesures de biosécurité ont été observées à l’entrée et la sortie des bâtiments. La plupart étaient reliées à la délimitation des zones (propre versus contaminée). La nature et la fréquence des erreurs suggèrent un manque de compréhension des principes associés aux mesures de biosécurité. Le visionnement des vidéos a révélé 3055 visites par 277 individus différents (136 employés, 123 visiteurs, 3 superviseurs et 15 éleveurs). Les résultats ont démontré que les audits n’avaient pas d’impact sur l’observance des employés. Les caméras visibles ont eu un impact, à court terme, sur le port de bottes et le respect des zones durant la visite. Par contre, six mois plus tard, l’observance avait significativement diminué, au point de ne plus être statistiquement plus élevée que le groupe contrôle. La durée et le moment de la visite, la présence de l’éleveur ou d’un observateur, la conception de l’entrée, le nombre de bâtiments, le nombre de mesures de biosécurité exigé, le type de bottes, le genre et être membre de la famille de l’éleveur étaient significativement associés à l’observance de certaines mesures. Finalement, trois traits de la personnalité étaient associés à l’observance: responsabilité, orienté vers l’action et complexité, de même que le nombre d’années d’expérience et le niveau d’éducation. Il est nécessaire d’améliorer la formation en matière de biosécurité en fournissant du matériel de formation à tous les intervenants qui démontrent pourquoi et comment appliquer les mesures de biosécurité. La formation continue devrait également aborder les problématiques reliées aux caractéristiques de visites et de fermes. Améliorer la conception des entrées de bâtiments devrait contribuer à augmenter et à maintenir l’observance. L’identification de traits de personnalité associés à l’observance peut avoir des implications sur la sélection des candidats à l’embauche ou sur l’attribution de tâches et sur la planification des programmes de formation.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".