Challenges faced by the IR‐4 Programme and US specialty crop growers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Food Quality Protection Act (FQPA) was enacted in August 1996 and required the US Environmental Protection Agency (EPA) to reassess all existing and new crop protection active substances using a new set of health and environmental standards to further protect infants and children. The initial fear that many minor or specialty crop use registrations would be lost without adequate replacements has largely been overcome by an aggressive programme by the International Research Project no. 4 (IR‐4) in partnership with the EPA and the crop protection industry to register new, safer, reduced risk products for specialty crop pest control needs. Since the FQPA, the EPA has approved over 5600 new specialty crop uses resulting from IR‐4 residue programmes. This amounts to about 56% of the over 10 000 clearances received by the IR‐4 programme in its 43 year history and about 50% of all new uses granted by the EPA since FQPA. The positive outcomes from these efforts have been partially negated by the lack of tolerances or Maximum Residue Levels (MRLs) in countries to which US produce is exported. This has forced some US specialty crop growers to continue to use older, less desirable products. IR‐4 has been addressing this challenge by cooperating in the NAFTA (North American Free Trade Agreement) countries with Agriculture and Agri‐Food Canada's Pest Management Centre and Health Canada's Pest Management Regulatory Agency to harmonize MRLs through joint projects and regulatory reviews. IR‐4 has also provided leadership for the International Crop Grouping Consulting Committee to harmonize specialty/minor crop groupings and representative crops for residue studies with the long‐term goal being to globally harmonize MRLs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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