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Enregistrement W2020848039 · doi:10.3138/jvme.33.4.496

Animal Health: Foundation of a Safe, Secure, and Abundant Food Supply

2006· article· en· W2020848039 sur OpenAlexvenueno aff
W. Ron DeHaven, Ruth Goldberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAnimal and Plant Health Inspection ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésPublic healthVeterinary public healthFood safetyAnimal agricultureBusinessBovine spongiform encephalopathyAnimal healthSAFERAnimal foodAgricultureMedicineEnvironmental healthVeterinary medicineDiseaseGeographyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the past century, reductions in animal diseases have resulted in a safer, more uniform, and more economical food supply. In the United States, the passage of the 1906 Federal Meat Inspection Act mandated better sanitary conditions for slaughter and processing, as well as inspection of live animals and their processed products. Following World War II, Congress passed the Poultry Products Inspection Act. Both acts are regulated by the Food Safety and Inspection Service (FSIS) of the US Department of Agriculture (USDA). The USDA's Animal and Plant Health Inspection Service (APHIS) is responsible for regulations governing the health of live animals prior to slaughter. This article is a brief overview of the ways in which the current predominance of zoonotics among emerging diseases underscores the importance of veterinary health professionals and the need for continued coordination between animal-health and public-health officials. Examples of intersections between animal- and public-health concerns include bovine spongiform encephalopathy (BSE) and Johne's disease, as well as extending beyond food safety to diseases such as avian influenza (AI). In the United States, we have in place an extensive public and private infrastructure to address animal-health issues, including the necessary expertise and resources to address animal-health emergencies. However, many challenges remain, including a critical shortage of food-animal veterinarians. These challenges can be met by recruiting and training a cadre of additional food-supply veterinarians, pursuing new technologies, collaborating with public-health officials to create solutions, and sending a clear and consistent message to the public about important animal-health issues.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,010

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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