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Enregistrement W4289714340 · doi:10.20506/rst.41.1.3317

Issues and gaps in international guidance and national regulatory systems affecting international live insect trade

2022· review· en· W4289714340 sur OpenAlexaff
M.M. QUINLAN, John Mumford, S. MESSORI, W.R. ENKERLIN, J. SHIMURA, Laura Madeleine Smith, Brinda Dass, C.F. OLIVA, C. NELSON, R. CHAND, G. TORRES

Notice bibliographique

RevueRevue Scientifique et Technique de l OIE · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Utilization and Effects
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesEuropean CommissionImperial College LondonOpen Philanthropy ProjectBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésVariety (cybernetics)BusinessDiversity (politics)International tradeEnvironmental resource managementEnvironmental planningEconomicsPolitical scienceGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International trade in live insects involves the shipping of many different species, for various purposes, with a variety of handling requirements regulated by numerous authorities with varying objectives. The diversity of factors at play has both created and been subject to a complex regulatory landscape. A review of global production, shipping and use experiences from a range of perspectives has shown gaps and inconsistencies in international guidance and national implementation. Private carriers add another layer of uncertainty that is disproportionate to risks, resulting in variable practices and charges. Many benefits can come from international trade in insects, including pollinator services, control of pests and of disease vectors, and enhanced international scientific research and innovation. These benefits will be better achieved through a more evidence-based and efficient approach to regulating trade. This change in approach will in turn require an improved and widely accepted risk-management landscape for insect trade.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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