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Enregistrement W4393301820 · doi:10.15353/cfs-rcea.v11i1.632

Industrial meat in Canada, growth promoters and the struggle over international food standards

2024· article· en· W4393301820 sur OpenAlexafffundvenueabout
Elizabeth Smythe

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesConcordia UniversityConcordia University of Edmonton
Mots-clésPromoterAgricultural economicsInternational tradePolitical scienceBusinessEconomicsBiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article focuses on differing national regulations and standards regarding how meat for human consumption is produced and what is permissible in that production process. Attempts to harmonize these regulations at the global level to facilitate international trade have proven to be challenging. Such harmonization of regulations is especially important to countries exporting meat, such as Canada. The conflict at the global level reflects a range of differing trade interests and values about what meat is and how it should be produced. One area of disagreement is over the extent to which methods of growth promotion in animals using technology, particularly drugs, is acceptable and safe in terms of human consumption. Canada has taken the position that they are acceptable and safe. Using two case studies of regulations related to the most recent set of beta agonist drugs, ractopamine and zilpatrol, fed to livestock to promote growth, I examine the underlying sources of these conflicts and the extent to which they reflect the interests of various actors and the forms of power they may employ to try to shape global standards at the Codex Alimentarius and the view of what is acceptable meat.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0230,018
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,187 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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