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Enregistrement W3193057296 · doi:10.1111/tbed.14281

African swine fever risk and plant‐based feed ingredients: Canada's approach to risk management of imported feed products

2021· article· en· W3193057296 sur OpenAlexaffabout
Sharon Calvin, Amy Snow, Egan Brockhoff

Notice bibliographique

RevueTransboundary and Emerging Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensCanadian Poultry Research CouncilCouncil of Canadians with DisabilitiesCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk managementAfrican swine feverBusinessRisk assessmentLegislatureGovernment (linguistics)Risk analysis (engineering)Environmental planningBiotechnologyEnvironmental healthEnvironmental scienceGeographyComputer scienceMedicineBiologyFinanceVirologyComputer securityVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a result of unprecedented spread of African swine fever (ASF) since 2018, Canada has taken additional steps to prevent introduction of the virus. While the role of plant-based feed in the transmission of ASF is not completely understood, it was identified that no mitigation measures were in place to address this uncertain risk. A risk analysis process was conducted with collaboration between government and industry, including an assessment of the costs and benefits of various risk mitigation options. Using existing legislative tools, requirements must now be met before the importation of plant-based feed ingredients of concern is permitted. Even with an uncertain risk, countries such as Canada that would suffer severe consequences should ASF be introduced, need to consider appropriate, risk-based mitigation measures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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