Country-of-Origin-Labeling Creates Winners and Losers among Consumers, Producers, and Retailers
Notice bibliographique
Résumé
Public Law 107-171, the United States Farm Security and Rural Investment Act of 2002, required country-of-origin labeling (COOL) for beef, lamb, pork, fish, perishable agricultural commodities, and peanuts. While the aim is to benefit domestic consumers by allowing them to make informed decisions, the effects of COOL have been the subject of a heated on-going debate. Advocates of COOL argue the existence of an “overwhelming” consumer support for country of origin information and benefits that substantially outweigh the costs of this labeling regime. Opposing groups have expressed concerns about the potential competitive disadvantage that non-integrated producers might face due to higher record-keeping costs. Public Law 110-246 of 2008 modified provisions regarding recordkeeping, labeling products of multiple origins, and penalties for noncompliance, and increased the number of commodities covered by the policy. This did little to end the debate about the policy, however. Canada and Mexico have challenged the legality of COOL within the World Trade Organization (WTO) in December 2008. A WTO dispute settlement panel found certain aspects of the COOL requirements, as they apply to beef and pork, to breach the WTO commitments of the US. The panel’s report has been appealed by the United States (March 23, 2012), and by Canada and Mexico (March 28, 2012).
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 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 | 0,016 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».