Annual report of the Scientific Network on Animal Health 2023
Notice bibliographique
Résumé
According to its Founding Regulation (Regulation (EC) No 178/2002), the European Food Safety Authority (EFSA) was tasked to establish a system of networks of organisations operating in the fields within EFSA's remit, with the objective to facilitate a scientific cooperation framework by coordinating activities, exchanging information, developing and implementing joint projects, and exchanging expertise and best practices. The Scientific Network on Risk Assessment in Animal Health and Welfare (AHAW) aims to build a mutual understanding of risk assessment principles in the areas of animal health and welfare, to promote harmonisation of animal health and welfare risk assessment practices and methodologies, and to reduce the duplication of activities by identifying and sharing current and upcoming priorities. The network organises an annual meeting dedicated to animal health-related issues to discuss and exchange on all topics currently relevant and interesting to its member organisations. In 2023, this annual meeting took place on 21 and 22 September. Among all topics covered, special attention was paid to avian influenza and African swine fever, for which two network subgroups for data collection on those diseases were established in 2023, while other urgent issues (e.g. epizootic haemorrhagic disease) were brought to the table by the network. This report summarises the activities presented by members and observers of the network as well as EFSA's contributions during the meeting.
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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 | 0,023 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,023 |
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 ».