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Record W7133277485

Examen des gènes de résistance aux antibiotiques (ARG) dans la salmoniculture et données empiriques sur les tendances spatiales et saisonnières dans la baie de Fundy

2022· other· fr· W7133277485 on OpenAlexaboutno aff
Grace E. P. Murphy, Shawn Robinson

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2022
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisResearch methodologyMedium term
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent document vise à examiner les renseignements généraux sur la résistance microbienne aux antibiotiques (RMA) dans le secteur de l’aquaculture et à fournir des données empiriques sur la présence de gènes de résistance aux antibiotiques (ARG) associés aux salmonicultures de l’Atlantique dans la baie de Fundy. Le déclin continu des stocks de poissons sauvages dans le monde et la demande croissante de poisson associée à la hausse des populations humaines et de la consommation par habitant ont entraîné une augmentation de la production de l’industrie aquacole pour répondre à la demande mondiale. Toutefois, la densité d’individus élevée des piscicultures intensives par rapport à celle qui s’observe dans la nature offre un environnement idéal pour la propagation des bactéries pathogènes, ce qui constitue une menace sanitaire et financière importante pour l’industrie aquacole. Ces maladies sont généralement combattues au moyen d’antibiotiques, mais la résistance des bactéries à ces médicaments, qui pourrait être transférée à des agents pathogènes humains dans certaines régions du monde, est en croissance et de plus en plus courante. Ce phénomène suscite des inquiétudes quant au coût pour la santé humaine et les économies nationales et souligne le besoin de recherche de traitements de rechange. La résistance se développe par la propagation des ARG par sélection naturelle de certains agents pathogènes et par le partage des ARG entre les bactéries par transfert horizontal. Outre les agents pathogènes présents dans l’intestin des poissons, les bactéries qui se trouvent dans l’environnement sont également exposées aux antibiotiques présents dans l’eau et les sédiments à proximité des piscicultures, créant un vecteur supplémentaire de transmission des ARG aux agents pathogènes humains. On a observé chez des agents pathogènes humains des cas de résistance aux antibiotiques liés à l’utilisation d’antibiotiques en aquaculture et en agriculture, et de nombreux pays ont donc imposé une réglementation sur l’utilisation des antibiotiques, avec plus ou moins de succès. Enfin, on a tenté d’utiliser des traitements de rechange pour freiner la propagation des maladies infectieuses en aquaculture, notamment la thérapie par les bactériophages, les inhibiteurs de détection du quorum, les vaccins, les probiotiques, les immunostimulants et la phytothérapie. Les données empiriques recueillies dans la baie de Fundy montrent que les salmonicultures de l’Atlantique sont des points chauds pour l’activité microbienne et que les populations bactériennes diffèrent dans leur structure communautaire en fonction de leur proximité avec les piscicultures. Les classes de populations bactériennes les plus proches des piscicultures tendent à être anaérobies et sulforéductrices. Nous avons prélevé des échantillons pour les ARG liés aux médicaments à base de florfénicol, de tétracycline et de sulfonamide. La tendance générale était à l’augmentation de l’abondance relative des ARG à proximité des piscicultures, mais le profil n’était pas le même pour tous les ARG. Il semblait également y avoir une diminution de la concentration de certains ARG au cours d’une période allant de 3 à 12 mois. Les renseignements recueillis lors de l’examen de la documentation et les conclusions de l’étude empirique sur les liens entre la RMA et l’élevage du saumon indiquent qu’un processus de modification/d’amélioration des ARG est présent dans les salmonicultures. Ces résultats concordent avec ceux d’autres études, qui ont été réalisées tant en milieu terrestre qu’aquatique et montrent que la RMA dans les populations bactériennes est associée aux activités anthropiques qui comportent l’utilisation d’antibiotiques. Ces données sont parmi les premières au Canada à examiner la RMA en relation avec l’aquaculture. Elles offrent un aperçu des niveaux d’ARG et de l’environnement, mais l’échelle (spatiale et temporelle) du phénomène et son rôle dans la transmission probable aux humains par l’alimentation sont encore inconnus. Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur ce sujet pour mieux définir les échelles de la RMA par rapport à d’autres réservoirs connus (p. ex., les installations de traitement des eaux usées, les activités agricoles), le degré de dispersion spatiale des ARG, les liens avec les populations sauvages d’organismes qui font partie de la chaîne alimentaire humaine et la probabilité de transmission des ARG aux agents pathogènes touchant la santé humaine ou animale. Une fois ces aspects mieux compris, il sera possible de procéder à une évaluation appropriée des risques liés aux activités aquacoles pour répondre à des questions concernant des sujets comme : les régimes de traitement appropriés, les répercussions probables sur l’environnement, les répercussions du choix du site et le risque global pour la santé humaine.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
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 score0.970
Threshold uncertainty score0.059

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.017
GPT teacher head0.263
Teacher spread0.246 · 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
Published2022
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