Developing a gateway program for importing non‐animal origin ingredients from regions with African swine fever virus
Notice bibliographique
Résumé
The US Department of Agriculture (USDA) categorizes the risk of African swine fever virus (ASFV) entry into the United States through non-animal origin feed ingredients as 'negligible to moderate, with high uncertainty'. Both Canada and Australia have implemented policies that are suggested to reduce the risk of ASFV entry through feed ingredients, but the United States has not because of scientific limitations that have been addressed by recent publications. As regulators and industry consider a potential pathway forward, the objective of this manuscript is to describe a process to determine if a voluntary or regulatory import policy is warranted by the United States. Initially, the volume and types of non-animal origin feed ingredients imported from countries with ASFV were quantified and assigned a level of risk (high risk: unprocessed grains and oilseeds, moderate risk: soybean co-products (meals, oil, and oilcake), and low risk: amino acids, vitamins, and other synthetically produced products from countries that have ASFV). In 2020, moderate- and high-risk ingredients from ASFV-positive countries represented 3.1% of all ingredients imported into the United States. Policies from Canada and Australia were evaluated for practicality of implementation by US government officials. Industry representatives from both countries consistently stated their policies would not be feasible in the United States due to the differences in cost and complexity of the swine and feed industries. Overall, unprocessed, or high-risk, ingredients from ASFV-positive countries represent a low percentage of imported ingredients into the United States; however, cautionary procedures may still be warranted given industry demand.
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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 ».