Understanding «Staphylococcus aureus» and associated inter-bacterial interactions to develop prophylactics and therapeutics for bovine clinical mastitis
Bibliographic record
Abstract
La mammite bovine cause des dommages économiques considérables à l'industrie laitière canadienne, entraînant une perte annuelle de 600 millions de dollars. Parmi les agents pathogènes de la mammite, Staphylococcus aureus est l'agent étiologique le plus courant responsable de la mammite clinique et subclinique. Étant donné que la mammite clinique entraîne l'utilisation de quantités importantes d'antibiotiques en médecine vétérinaire, les souches de S. aureus résistants aux agents antimicrobiens (RAM) émergeant des fermes laitières constituent un important problème de santé publique. Plus récemment, l'utilisation d’importants antibiotiques médicaux a été progressivement abandonnée dans l'agriculture canadienne. Par conséquent, des tests diagnostiques précoces et de nouvelles stratégies prophylactiques/thérapeutiques pour le traitement et la prévention de la mammite bovine doivent être développés pour maintenir la durabilité de l'industrie laitière.Cette thèse caractérise le potentiel génétique de S. aureus associé aux bovins et étudie les interactions bactériennes entre S. aureus et les bactéries commensales bovines. Nous avons examiné la mammite clinique à S. aureus via trois approches différentes : la génomique comparative, les tests d'antagonisme interbactérien et le microbiome du lait.En résumé, les connaissances générées dans chacun des chapitres de recherche aident au développement de nouvelles stratégies de diagnostiques précoces et prophylactiques/thérapeutiques pour réduire la mammite clinique à S. aureus chez les bovins laitiers. Ultimement, ces connaissances contribueront à réduire à la fois l'utilisation d'antibiotiques en agriculture et le fardeau économique pour les fermes laitières canadiennes. De plus, la comprehension de la pathophysiologie de S. aureus sera extremement avantageux dans le contexte d'une One Health approche
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".