Analyses for Hormonal Substances in Food-producing Animals
Notice bibliographique
Résumé
This unique and definitive reference on hormone abuse in food producing animals is for scientists, regulators and consumers. It contains the results of a meeting held in November 2006 to discuss the progress made by the Veterinary Medicines Directorate (VMD) supported programme on steroid abuse detection. When the "hormone ban" first arose in the EU, there were only 15 Member States. There are now 27 and some newer members lack the background knowledge of this issue. This book sets out to summarise the history and show the significant progress that has been, and continues to be, made in this area. It is the only comprehensive review of this subject available and contains input from leading researchers from around the world. The initial chapters provide valuable background information. For example, the chapter on toxicology and risk covers the controversies arising from the interpretation of the effects of artificial hormones in meat-producing animals. The book then goes on to deal with how the issue has been managed via national and international detection programmes. It finishes by covering the resulting cutting edge analytical science including current research using "omics"/ profiling for "natural hormones" and novel detection techniques such as IRMS. This book offers readers an insight into the risk management of an important food related issue and how current analytical analyses can assist evidence-based risk assessments. There is comprehensive coverage of all past and current issues relating to growth promoting hormone abuse in animals.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,017 |
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 ».