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Réflexion participative pour une optimisation de l’usage d’antibiotiques garantissant santé et bien-être des porcs et volailles

2023· article· fr· W4322740470 on OpenAlexfundno aff
Catherine Belloc, Marie-Jeanne GUENIN, Mily Leblanc-Maridor, A. Hémonic, Nathalie Rousset, Yannick CARRÉ, Charles Facon, Philippe LE COZ, Jocelyn Marguerie, Jean-Marc PETIOT, Maxime JARNOUX, Mathilde Paul, Sophie Molia, Christian Ducrot

Bibliographic record

VenueINRAE productions animales · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de Montréal
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'utilisation d'antibiotiques a diminué de près de 50 % dans les filières avicoles et porcines françaises en 15 ans. Cependant, cette évolution a été plus ou moins importante selon les élevages, et la mise en place de labels « sans antibiotiques » a pu se traduire dans certains cas par des excès de réduction d’usage des antibiotiques, au détriment de la santé et du bien-être des animaux. Pour avancer dans la rationnalisation du recours aux antibiotiques, une démarche participative a été menée, associant des représentants des vétérinaires praticiens, des interprofessions porcine et avicole, des instituts techniques, du ministère de l’agriculture et des chercheurs. L’article présente les étapes majeures de la démarche et leurs résultats, concernant la vision à long terme partagée par le groupe sur l'utilisation des antibiotiques en élevage, et l’analyse des verrous à lever pour avancer vers l’objectif partagé. Les résultats montrent entre autres l'importance de la standardisation et de la diffusion de dispositifs de suivi, à l’échelle de la ferme, de la santé et du bien-être des animaux, de l'utilisation des antibiotiques et du niveau de résistance aux antibiotiques, afin de permettre aux éleveurs et vétérinaires de piloter avec précision l’usage des antibiotiques. Les deux autres champs d’action du collectif concernent i) le besoin d'une meilleure communication et information des consommateurs sur la question de la santé animale, du bien-être et du bon usage des antibiotiques et ii) la compétitivité économique de la filière et la viabilité économique des exploitations qui veulent investir en prévention.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.150
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.082
GPT teacher head0.399
Teacher spread0.317 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2023
Admission routes1
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