The Mediterranean Fruit Fly and the United States: Is the Probit 9 Level of Quarantine Security Efficient?
Notice bibliographique
Résumé
Cold treatment periods, and associated levels of quarantine security, that maximize net US welfare under USDA's current medfly detection and control program are examined using a deterministic bioeconomic optimization model . As anticipated, the efficient level of quarantine security is shown to increase with indices of medfly pressure (initial infestation rates) in areas in which the medfly is known to exist (the QCs) . Efficient cold treatment periods and weighted mean medfly survival rates are 8, 11, and 12 days and 5.0 × 10–2, 1.7 × 10–3, and 5.2 × 10–4 under low, moderate, and high initial infestation rates, respectively. When model output is averaged across initial infestation rates, an 11‐day cold treatment period, resulting in a weighted mean medfly survival rate of 1.6 × 10–3, maximizes US welfare. These findings suggest that the current minimum cold treatment period of 14 days and the current objective of US cold treatment policy—the probit 9 level of quarantine security—are economically inefficient. Adopting the 11‐day cold treatment period is shown to increase US social surplus by an annual $24.9 million, of which $21.5 and $3.4 million would accrue to US consumers and producers, respectively, and QC producer surplus by an annual $24.8 million. Nous avons examiné, à l’aide d’un modèle déterministe d’optimisation bioéconomique, les périodes de traitement par le froid et les niveaux de quarantaine de sécurité connexes qui maximisent le bien‐être net des États‐Unis d’après le programme actuel de détection et de lutte contre la cératite, instauré par le USDA. Comme prévu, le degré de quarantaine de sécurité efficace augmente en fonction des indices de pression des ravageurs (indices d’infestation initiale) dans les pays où la cératite est présente (pays dont les produits sont soumis à une quarantaine). Selon qu’il s’agit d’un indice d’infestation initiale faible, moyen et élevé, les périodes de traitement par le froid efficaces sont de 8, 11 et 12 jours respectivement et les taux de survie moyens pondérés de la cératite de 5,0 × 10–2, 1,7 × 10–3, et 5,2 × 10–4 respectivement. Lorsque l’on établit la moyenne pondérée de la sortie du modèle par taux de survie, une période de traitement de 11 jours et un taux de survie moyen pondéré de 1,6 × 10–3 maximisent le bien‐être des États‐Unis. Ces résultats donnent à penser que la période minimale actuelle de traitement par le froid de 14 jours et la politique actuelle concernant le traitement par le froid (la norme probit 9) sont économiquement inefficaces. L’adoption d’une période de traitement par le froid de 11 jours augmenterait le surplus collectif des États‐Unis de 24,9 millions (M$) par année, dont 21,5 M$ et 3,4 M$ reviendraient aux consommateurs et aux producteurs des États‐Unis respectivement, et un surplus de 24,8 M$ par année aux producteurs des pays dont les produits sont soumis à une quarantaine.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».