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Record W7037011214

Comparaison des indicateurs de l'usage d'antimicrobiens administrés par l'aliment chez les poulets de chair au Québec, Canada

2024· dissertation· fr· W7037011214 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicNatural product bioactivities and synthesis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBody weightEpidemiological surveillanceMedical screeningWeight control
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’utilisation d’antimicrobiens (UAM) dans les élevages de volailles est essentielle pour contrôler les maladies et les agents pathogènes. Cependant, l’UAM en production animale a été associée à l’émergence de la résistance aux antimicrobiens (RAM). La surveillance et l’utilisation judicieuse des antimicrobiens dans les fermes constituent des priorités impliquant la mise en place de systèmes de surveillance incluant des indicateurs permettant de quantifier de manière précise l’UAM dans les élevages. Notre étude vise à calculer 3 indicateurs différents de l’utilisation des antimicrobiens administrés par l’aliment dans les élevages de poulets de chair au Québec de 2017 à 2022, soit le milligrammes/Population correction unité (mg/PCU), le nombre de doses journalières définies canadiennes pour les animaux sur 1 000 poulets-jours à risque (nDDDvetCA/1 000 poulets-jours à risque) et le nDDDvetCA/1 000 poulets-jours à risque basé sur un poids estimé réel au moment du traitement, et à comparer les résultats obtenus par ces différentes méthodes de calculs. Les données sur l’UAM dans les aliments et la quantité de moulée consommée ont été obtenues des audits réalisés par les Éleveurs de volailles du Québec sur des fermes sélectionnées aléatoirement. La grille de poulets Ross a été utilisée pour estimer les poids des oiseaux au moment du traitement ainsi que les quantités d’aliments consommées quotidiennement, permettant de calculer le nDDDvetCA/1 000 poulets-jours à risque basé sur le poids estimé réel au moment du traitement dans chaque lot. Les résultats obtenus ont été comparés à ceux calculés en mg/PCU et nDDDvetCA/1 000 poulets-jour à risque (calculé avec un poids moyen standard de 1 kg). Vingt IAA administrés dans l’aliment des lots ont été identifiés. Les trois les plus utilisés étaient la bacitracine (51,6 %, n = 772 troupeaux), le monensin (43,9 %), et la nicarbazine (39,5 %). Les quantités moyennes d’antimicrobiens utilisés étaient de 122 mg/PCU, 512 nDDDvetCA/1 000 poulets-jours à risque et 507 nDDDvetCA/1 000 poulets-jours à risque basé sur un poids estimé réel au moment du traitement. Une corrélation élevée a été observée entre le nDDDvetCA/1 000 poulets-jours à risque et celui basé sur un poids estimé réel au moment du traitement. Les lots avec une forte UAM selon le nDDDvetCA/1 000 poulets-jours à risque basé sur un poids estimé réel au moment du traitement étaient également forts utilisateurs selon le mg/PCU et en nDDDvetCA/1 000 poulets-jours à risque. Le nDDDvetCA basé sur le poids réel au moment du traitement pourrait être utilisé pour identifier les troupeaux les plus gros UAM, car il prend en compte la croissance rapide des poulets de chair. Cela permet d’éviter la surestimation ou la sous-estimation des AAI administrés respectivement tôt ou tard pendant le cycle de production ce qui peut se produire en utilisant le nDDDvetCA/1000 poulets-jours à risque calculé avec un poids moyen standard de 1 kg pour les poulets de chair.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.042
Threshold uncertainty score0.107

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.180
Teacher spread0.174 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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".

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Citations0
Published2024
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