Assessment of soy‐based imports into the United States and associated foreign animal disease status
Notice bibliographique
Résumé
Soy-based products are known to pose a viable risk to U.S. swine herds because of their ability to harbour and transmit virus. This publication aimed to evaluate soy imports into the United States as a whole and from foreign animal disease positive (FAD-positive) countries to determine which products are being imported in the highest quantities and observe potential trends in imports from FAD-positive countries. Import data were accessed through the United States International Trade Commission website (USITC DataWeb) and summarized using R (version 4.0.2, R core team, Vienna, Austria). Twenty-one different Harmonized Tariff Schedule (HTS) codes were queried to determine quantities (metric tonnes, MT) and breakdown of different soy product types being imported into the United States from 2015 to 2020. A total of 78 different countries exported soy products to the United States in 2019 and 2020 with top contributors being Canada (546,467 and 481,497 MT, respectively), India (397,858 and 430,621 MT, respectively) and Argentina (122,116 and 79,471 MT, respectively). Soy oilcake (582,273 MT) was imported in the largest quantities, followed by organic soybeans (270,194 MT) and soy oil (134,436 MT) for 2020. Of the 78 countries, 46 had cases of FAD reported through the World Organization for Animal Health (OIE) World Animal Health Information Database (WAHIS). Top exporters of soy products to the United States from FAD-positive countries in 2019 and 2020 were India (397,858 and 430,621 MT, respectively), Argentina (122,116 MT in 2019) and Ukraine (40,293 and 56,392 MT, respectively). The risk of FAD introduction to the United States through soy imports can fluctuate based on where FAD outbreaks are occurring, shipping methods and end usage of products. A system to monitor these factors could help make future decisions about trade and risk of FAD introduction to U.S. swine herds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».