Feed additives for methane mitigation: Regulatory frameworks and scientific evidence requirements for the authorization of feed additives to mitigate ruminant methane emissions
Notice bibliographique
Résumé
mitigation. Regulations cover various aspects, including ingredient safety, manufacturing practices, product labeling, and the establishment of permissible limits for certain substances to ensure their safe use in animal feed. Compliance with these regulations is mandatory, and they are enforced by regulatory agencies within each jurisdiction, aiming to protect animal health, promote food safety, and prevent misleading claims and unsafe practices. The assessment processes involve evaluating scientific evidence submitted by applicants, along with evaluations of quality control procedures, and record-keeping practices. The major difference in regulations is that each jurisdiction developed unique criteria to legally classify AMFA, making it challenging to satisfy all legal classifications with a single set of criteria for scientific evidence. However, numerous similarities and a universal reliance on the concept of intended use indicate consistency across all jurisdictions on the need for robust evidence for efficacy, safety, and product quality and documentation even if the type, size, duration, and location of the studies they require differ. Recommendations are made for both scientists and applicants, emphasizing the importance of designing, conducting, and reporting scientific evaluations transparently, using validated standards and methods, and communicating with regulatory bodies to ensure compliance with regulations and evidence requirements.
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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 | 0,148 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».