Notice bibliographique
Résumé
A pet food recall that started in March 2007 has caused widespread fear and consternation among pet owners living in North America, Europe, and other parts of the world. At first, the alerts involved some gravy-based dog and cat food products that had been supplemented with wheat gluten, a concentrated protein derived from wheat flour that was imported from China to Canada. As pets fell ill or died, rat poison was detected in some of the tainted food, but later, melamine, a plastic resin used as a fertilizer, was implicated. It is believed that other additives such as corn, rice, or soy gluten, also used to boost the protein composition of foods, may be similarly contaminated. The recalls later expanded to include a variety of wet and dry foods with glutens possibly contaminated by melamine, cyanuric acid, ammelide, or ammeline. Later concerns focused on these contaminants entering the human food chain after tainted feeds were given to hogs, farmed fish, chickens, and other livestock. As the investigations into these health concerns continue to unfold, readers are advised to track this situation closely by consulting some of the links detailed in this chapter, and to pay close attention to pet food ingredients. Some pet owners have reacted by preparing their own pet foods or switching to more natural products or brands with fewer additives. Readers needing a more complete picture of food safety can consult Internet Guide to Food Safety and Security, published by The Haworth Press.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,283 | 0,134 |
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 ».