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Enregistrement W2033489010 · doi:10.3138/jvme.31.3.216

Future Directions in the European Union for Veterinary Education as Related to Food-Producing Animals, with Special Reference to Greece

2004· article· en· W2033489010 sur OpenAlexvenueno aff
Spyridon Kyriakis, Constantinos Alexopoulos, Panayiotis D. Tassis, Eleni Tzika, Spyridon K. Kritas, Angeliki R. Burriel

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood safetyBusinessCertificationEuropean unionPromotion (chess)Good agricultural practicePopulationAgricultureBiotechnologyVeterinary drugVeterinary DrugsProduction (economics)Veterinary public healthEnvironmental healthAgricultural sciencePublic healthMedicineFood securityVeterinary medicineFood systemsPolitical scienceGeographyBiologyEconomicsInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the past 50 years, procedures for raising food-producing animals have changed. Intensification of food production was necessary to keep prices low and to fulfill market demands for the continuously increasing worldwide population. Intensification of farming procedures produced many new problems, some of which had a considerable impact on public opinion about how animals are raised and how food of animal origin is produced and preserved. "Man made diseases" of animals such as bovine spongiform encephalopathy (BSE); contamination of foods with dioxins either through contamination of animal feeds or from the environment; and increased microbial resistance to drugs used for treatment, for prophylaxis of animals from infectious agents, and for growth promotion are some well-known hazards of intensified farming. Veterinarians working on food-producing animals are faced with an increased demand for foods of high quality and safety in developed countries, and higher quantities in the rest of the world. These qualitative and quantitative changes indicate that they must adjust to these new conditions. They will be most successful if their education is adjusted to meet the challenges that the public has created for them through new concepts of the production of food of animal origin. One such concept is the production of foods under fully certified procedures from the farm to the consumer's table. Food safety measures protecting public health will better be achieved if the education of the future veterinarian includes the principles of Hazard Analysis Critical Control Points (HACCP) starting at farm level. This article provides some market-driven ideas in this direction for European Union (EU) countries, including Greece.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0120,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,013

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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