Transmission de Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis dans les troupeaux de bovins laitiers et dépistage de l’infection par la culture de l’environnement au Québec
Bibliographic record
Abstract
Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis (MAP) cause la maladie de Johne, une maladie chronique et incurable affectant les ruminants partout dans le monde. Plusieurs pays ont mis en place des programmes de contrôle afin de prévenir la transmission entre et au sein des troupeaux. Afin d’arriver à prévenir et contrôler cette maladie, une bonne compréhension des facteurs de risque impliqués dans la transmission est essentielle. Des tests diagnostiques performants et à coût abordable sont aussi nécessaires afin de détecter la présence du MAP et/ou les animaux infectés. L’objectif de la première étude était de réviser systématiquement la littérature scientifique concernant les facteurs de risque associés à la transmission du MAP aux génisses laitières. La présence d’une association significative entre les facteurs de risque concernant l’environnement néonatal, le colostrum, le lait, le logement des veaux et le contact des veaux avec le fumier de vaches adultes et la transmission du MAP a été compilée de 23 articles. Le contact des veaux avec le fumier de vaches adultes est le facteur de risque le plus important dans la transmission du MAP. L’objectif de la seconde étude était d’évaluer la relation entre le nombre d’échantillons de l’environnement positifs pour le MAP et la prévalence individuelle d’excrétion fécale dans les troupeaux laitiers entravés du Québec. Le nombre de cultures positives d’échantillons de l’environnement s’est avéré associé à la prévalence individuelle d’excrétion fécale du MAP. Une association significative a été trouvée entre la présence d’une forte charge bactérienne dans un échantillon de fumier individuel et la détection du MAP dans l’environnement.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".