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Enregistrement W2040955283 · doi:10.1118/1.2760324

SU‐BB‐BRB‐02: Issues Management & Crisis Preparedness

2007· article· en· W2040955283 sur OpenAlexaboutno aff
Ronald F. Eustice

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessPromotion (chess)Consumer confidence indexPublic relationsCrisis managementCrisis communicationEmergency managementBusinessPlan (archaeology)MarketingPolitical sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During his seventeen year career with the Minnesota Beef Council, Ron Eustice has successfully managed dozens of issues ranging from foodborne illness and “mad cow” disease to the worldwide introduction of food irradiation as a food safety technology. During his presentation he will describe a communication and response plan and consumer education initiative that have helped the beef industry increase consumer confidence in the safety of beef to the highest level in history. Issues management and crisis communications require quick decision‐making and rapid response. Therefore it is critical that a response team and crisis preparedness plan be developed well in advance of an impending crisis. It's not “If,” but “When,” a situation will result that will bring the media to your door. How you address and respond to that issue will have a dramatic impact on your industry, profession, organization or career. The mass media can be a powerful tool to provide an audience with accurate information. Lack of planning and poor media communications can cause loss of consumer confidence, reduced respect for your industry or profession and may have a direct impact on your career. Eustice will provide attendees with a Crisis Preparedness Plan that includes developing an issues response team, identifying communications messages and tactics, strengthening relationships to help manage the issue, coordinating and selecting spokespeople, developing internal communications systems and preparedness team training. Ronald Eustice is Executive Director for the Minnesota Beef Council. He has directed the Minnesota Beef Council's research and promotion efforts on behalf of Minnesota's 28.000 cattle producers since 1990. He is a graduate of the University of Minnesota with a degree in Agricultural Journalism and holds a Masters of International Business Degree from Century University. Eustice has represented the U.S. cattle industry on various assignments in more than 80 different countries and completed overseas assignments in Uruguay, Mexico and Indonesia. His career responsibilities include over 20 years of international marketing activities with major U.S. corporations and cooperatives. In 1997, under Eustice's leadership, the Minnesota Beef Council began a highly coordinated education effort to make beef one of the safest foods on the dinner table. Meat irradiation was a key element. The Minnesota Beef Council staff and directors studied the irradiation process and determined that consumer education was the key to acceptance. Cooperation with companies who shared an interest in irradiation began. Together with the Minnesota Department of Agriculture and the Minnesota Department of Health, the Minnesota Beef Council conducted workshops, served more than 1,000,000 samples of irradiated ground beef, sent letters to the editor and wrote press releases. Consumer interest, understanding and public support grew in direct proportion to the information available. Since the E. coli O157:H7 outbreaks in spinach and leafy vegetables, Eustice has been a major source of food safety information to the produce industry. During the past three years, Ronald Eustice has conducted educational activities and workshops on food irradiation in 30 states, 3 Canadian provinces as well as Thailand, Brazil, Spain, Argentina, Peru, India and Uruguay.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4790,356

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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