Coming together to combat food fraud: Regulatory networks in the EU
Notice bibliographique
Résumé
Introduction As food fraud is international in scope, steps must be taken to ensure international cooperation in responding to food fraud. Food fraud is increasingly a policy priority for the European Union (EU) and its member states (European Parliament, 2016), leading to increased networking. This was stimulated largely by the horsemeat scandal of 2013 (FSAI, 2013), which provided a wake-up call to European policy-makers to ensure inter-EU and international regulatory networks were fit to respond to food fraud. This chapter examines how regulatory networks are used to prevent and respond to food fraud incidents, and argues that networked governance is essential in dealing with modern food crimes and harms. Networked governance is essential in the response to food crime. Food crime is not a new phenomenon (Paulus, 1974). It has the potential to damage both consumers’ safety and their economic interests. Consumers may be injured by food that has unsafe elements or that has been processed in an unhygienic environment (Spink and Moyer, 2011). For example, chemicals may be introduced into food products to provide desirable characteristics or meat that has been illegally slaughtered may be fraudulently placed on the market. Consumers’ economic interests will be damaged as they will be induced to pay for fraudulent food, which professes particular characteristics that it does not possess. For example, a consumer will pay more for Manuka honey than for other honeys, more for olive oil than other oils, or more for cod than other forms of white fish. When food is deceptively sold with valuable characteristics that it does not possess, enforcement bodies should intervene. However, regulators acting alone may not have either the information or the power to take action against the perpetrators of food crime, and may not have the geographical reach to remove deceptive food from our shelves and our homes. Article 8 of the EU's General Food Law (GFL) evinces an aim to prevent ‘fraudulent or deceptive practices.’ While there is no formal definition of such practices, they can be understood as ‘violations of food law motivated by the intention to obtain an undue benefit’ (European Commission, 2017). Spink and Moyer (2011, R157) define food fraud as ‘an intentional act for economic gain.’ Food fraud also amounts to a violation of Regulation 1169/2011 on food information, as information that accompanies fraudulent food will inevitably be misleading to consumers.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».