Quantification of soy-based feed ingredient entry to the United States by ocean freight shipping and the associated seaports
Notice bibliographique
Résumé
The potential of feed ingredients to serve as vehicles for African Swine Fever Virus (ASFV) introduction to the US is a significant concern. ASFV DNA has been detected in the Chinese feed system; raw grains and meals drying on the ground and milling facilities and feed delivery vehicles. Experimental evidence of ASFV survival in multiple soy-based feed ingredients during a simulated 30-day transoceanic journey and the transmission of ASFV through the natural consumption of contaminated feed has been published. Therefore, it’s important to understand the quantity of soy-based ingredients that enter the US from ASFV-positive countries via ocean shipping and rank sea ports of Entry (POEs) according to annual volume of these products to manage this risk. The quantity of soy-based feed ingredients and their specific ports of entry was obtained at the International Trade Commission Harmonized Tariff Schedule website ( www.hs.usitc.gov ), a publically available website that provides a transaction of specific trade commodities between the US and its international trading partners. A close review of this database identified 10 HTS codes pertaining to soy-based feed ingredients, including soybeans, soybean meal, soy oil cake and soy oil. Specific queries on these 10 HTS codes were designed to provide information on country of origin, quantity of product, date of entry, and POE into the US. Data were exported into Microsoft Excel, then organized into pivot tables that described the quantity of specific product by country of origin and POE. The analysis focused on the 43 ASFV-positive countries on the Canadian Food Inspection Agency Watch List. In 2018, 104,707 metric tons (MT) of soy-based ingredients were imported to the US from a total of nine foreign countries that are included on the CFIA Watch List. 52.6 % of this volume that was imported, or 55,101 MT, originated from China. These soy-based products from China entered the US from a total of 13 separate ports of entry (POEs). Of these POEs, a total of 4 POEs received greater than 88% of all of soy-based ingredients originating from CHina, including San Francisco/Oakland, CA (60.36%), Seattle, WA (20.54%), Baltimore, MD (4.13%), and Los Angeles, CA (3.78%). This is a new approach to analyze the risk management of feed imports, focusing on seaport of highest risk and quantity of product received. This work represents an initial step towards building a comprehensive listing of imported products introduced into the pork supply chain, and provide a roadmap to understanding risks involved in global livestock feed ingredient sourcing.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».