MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3097449167 · doi:10.3390/su12219016

Funding Pandemic Prevention: Proposal for a Meat and Wild Animal Tax

2020· article· en· W3097449167 sur OpenAlexaff
Morgane Larnder-Besner, Julien Tremblay-Gravel, Allison Christians

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFord Foundation
Mots-clésPandemicConsumption (sociology)Public economicsOutbreakBusinessGlobal public goodAgricultureEconomic costEconomicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)International tradeDevelopment economicsNatural resource economicsDiseaseInfectious disease (medical specialty)Public goodGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Market prices fail to properly account for the risk of zoonotic diseases associated with animal agriculture and cross-border trade in domesticated and wild animal products, the magnitude of which is demonstrated by the COVID-19 pandemic. Corrective measures are required to internalize the cost of pandemics. Communicable disease prevention and mitigation is a global public good and contributions to its production should be made at the international level. To compel states to pay for costs resulting from domestic consumption patterns that are externalized to other countries, this paper proposes a global contribution regime based on state consumption of animal products. We lay out the technical aspects of a cost-internalizing tax that could accomplish this goal and demonstrate its feasibility in light of existing trade law constraints. The paper concludes that the proposed cost-internalizing tax would be an appropriate method to deter pandemic risk-inducing activities and fund zoonotic disease outbreak prevention and pandemic response.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0080,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetAnimal Disease Management and EpidemiologyTravaux en français237 207