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Enregistrement W1542812118

The United States' prohibition of horsemeat for human consumption: is this a good law?

2007· article· en· W1542812118 sur OpenAlexaff
Terry L Whiting

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Utilization and Effects
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)StatuteAnimal welfarePopulationWelfareNeglectValue (mathematics)BusinessPolitical scienceLawEnvironmental healthVeterinary medicineGeographyMedicineBiologySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On May 24, 2007, the last slaughterhouse in the USA producing horsemeat for human consumption was closed by State statute (1). Recently there have been several state and federal regulatory initiatives in the USA intended to prevent the slaughter of horses for human consumption (2,3). On January 27, 2007, simultaneous bills were introduced in the Senate and the House to prohibit the slaughter of horses for human consumption and to ban the transport of live horses from the United States to countries where they could be slaughtered for human consumption (2). The American Veterinary Medical Association (AVMA) and the American Association of Equine Practitioners (AAEP) are pursuing defeat of these amendments to the Horse Protection Act (2,4,5). The veterinary concerns about the slaughter prohibition are motivated by the future welfare risk for horses that otherwise would be removed from the population by slaughter. Some authors have suggested that the horse slaughter industry functions to remove and, therefore, protect old (mean age 11.4 y) and unsound working and riding horses from neglect or abuse (6–9). Low value animals have previously been identified as being at increased risk for neglect (10). Economic modeling suggests a horse slaughter ban would be equivalent to the immediate loss in value of $300.00 per horse in the USA at a cost of $50 million annually (11).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0830,028

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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