Veterinary Drug Residues in Seafood Inspected by the European Union, United States, Canada, and Japan from 2000 to 2009
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary drugs are used to treat or prevent a wide array of production-related diseases in aquaculture. Residues of these drugs in seafood products may pose risks to consumers, prompting governments to set drug residue tolerance levels and inspect seafood for violations of these standards. This study characterizes veterinary drug inspection policies and violations among four inspecting bodies (European Union (E.U.), United States (U.S.), Canada, and Japan), using government-collected veterinary drug violation data from 2000 to 2009. Most veterinary drug violations were detected in species that are commonly farm-raised. Asian seafood products, including shrimp and prawns, catfish (or fish sold as catfish), crab, tilapia, eel, and Chilean salmon were most frequently in violation of veterinary drug residue standards. Vietnam had the greatest number of violations among exporting countries. Concentrations of most veterinary drugs in seafood found in violation did not differ between inspecting bodies that reported drug concentrations. Transparency in seafood inspection reporting varied widely among inspecting bodies. Estimation of violations in the untested fraction of seafood was precluded by a lack of information from inspecting bodies regarding the distinction between targeted and random sampling. Increased transparency could facilitate a more rigorous characterization of public health risks from consuming imported seafood.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».