Insects farmed for food and feed — global scale, practices, and policy
Notice bibliographique
Résumé
- Currently, 1 trillion to 1.2 trillion insects are raised on farms annually for food and animal feed.- There are currently between 79 billion and 94 billion insects alive on farms globally on average on an average day.- While it is unclear what welfare reforms might best improve the lives of insects on farms, it seems possible that standardized training on best practices, and potentially slaughter reform are promising ways to improve insect welfare on farms.- The countries that farm the most insects in the world are Thailand, France, South Africa, China, Canada, and the United States.- The industry is rapidly growing —millions of dollars have been invested into startups that are working to industrialize the industry, especially to produce insect alternatives to animal feed and fishmeal. This also means that the scale could increase by one or more orders of magnitude in the near future.- Note that these estimates only include insects whose bodies are eaten in whole or powdered form for food and animal feed. They do not include insects farmed for a food product they produce (such as honey bees), nor insects who have a food additive produced with a minor derivative of their bodies (such as cochineals). This research also does not cover wild insects collected for food or animal feed. Finally, this research does not cover annelids raised for fishing bait, though some of the insects sold live described in this report are likely used for fishing bait.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».