Indicatie economische gevolgen fipronilaffaire voor de pluimveesector : Op basis van beschikbare informatie voor zover bekend op 22 september 2017
Notice bibliographique
Résumé
Bij het bestrijden van bloedluis in stallen van leghennen is achteraf gebleken dat bij een grote groep bedrijven het verboden middel fipronil is gebruikt.Als gevolg hiervan is eind juli van dit jaar door de Nederlandse Voedsel-en Warenautoriteit (NVWA) een grote groep bedrijven met pluimvee geblokkeerd.Van deze bedrijven mogen geen kippen, eieren en mest het terrein af.Deze nota geeft een indicatie van de directe economische schade voor de Nederlandse pluimveesector op basis van de beschikbare informatie voor zover bekend op 22 september 2017.In recent months, it has come to light that a large group of farms had used the forbidden insecticide Fipronil to control red poultry mite.As a result, the Netherlands Food and Consumer Product Safety Authority (NVWA) imposed a transport ban on products from several poultry farms at the end of July this year.This means that no poultry, eggs or manure may leave these farms.This policy document sheds light on the direct economic damage to the Dutch poultry sector, as calculated according to the information available as of 22 September 2017.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,013 |
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.
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 ».