Feed safety collaborations: Experiences, progress and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Concerns were raised regarding the role feed and feed ingredients play for risk of disease introduction and dissemination after PEDV was first identified mid-2013. Subsequently there has been a body of research and reviews completed. The results suggest a subset of contaminated feed ingredients could serve as vehicles for transboundary disease introduction into the United States. That has led to the development of biosecurity information from the pork and feed industry associations. At this time, implementation is voluntary. In 2019, representatives from pork producers, veterinarians, pork and other agriculture commodity associations and animal food industry associations formed a feed safety task force. The United States Department of Agriculture, the United States Food and Drug Administration and the Canadian Food Inspection Agency were also invited and attended. The task force operates under the premise that all participants agree there is risk of introduction of pathogens into and within the US via imported feed products. It is agreed that any actions should be achievable, are based on science and should minimize trade disruptions. The pork and feed industries have the same goal - a healthy, productive US swine herd. While our two industry sectors may have different ideas on how to prevent the introduction of diseases via imported feed ingredients, there is agreement that the general foundation for these approaches must be science based, cost effective and minimize negative impacts on market and international trade. Noncompliance with voluntary mitigation measures puts the entire pork industry at risk, all allied industries, and the US agricultural economy in general. Because of that it is essential to continue to evaluate the role of effective regulation to ensure risk of introduction is minimized through implementation of programs that will be broadly and uniformly applied.
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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 | 0,001 | 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 ».