The Impact of Imports
Notice bibliographique
Résumé
Canada was not the only country dealing with Salmonella contamination in imported frog legs in the 1970s. During the first half of the decade, Salmonella-contaminated frog legs from countries such as Mexico, Japan, Bangladesh, Pakistan, India, and Indonesia accounted for the highest rate of violations of all foods regulated by the U.S. Food and Drug Administration (FDA). This chapter presents a table that lists examples of food-borne disease outbreaks associated with imported foods. Canada exported Salmonella-contaminated chocolate to the United States in 1972 and imported Salmonella-contaminated chocolate from Belgium in 1985; European Union (EU) member countries imported contaminated snack foods from Israel and exported contaminated meat, dairy products, and produce to their fellow members; the United States has imported contaminated produce from Mexico, Honduras, and Guatemala and-twice in the last 5 years-exported contaminated raw almonds to several countries around the world, including Mexico and Canada. The Almond Board of California, an industry trade association, funded research to determine the potential sources of Salmonella in orchards, to understand the ability of Salmonella to survive in the environment, and to develop and validate treatments to kill Salmonella and other pathogens that might contaminate the nuts during harvest or processing. One way for a country to prevent imported foods from causing illness is to embargo imports from high-risk countries or to embargo high-risk foods from any country. Many countries have chosen to embargo imports of beef or live cattle from countries perceived to be at high risk for bovine spongiform encephalopathy (BSE).
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».