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Enregistrement W6987916544

U.S. beef industry faces new policies and testing for mad cow disease

2005· article· en· W6987916544 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePrion Diseases and Protein Misfolding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBovine spongiform encephalopathyBeef industryHerdBeef cattleAgricultureEconomic impact analysisIndigenousFood safety
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The years 2003 and 2005 were pivotal for the North American cattle industry. In May 2003, Canada announced its first case of bovine spongiform encephalopathy (BSE), also known as mad cow disease. This was the first time North America’s indigenous cattle had been confirmed to have BSE. Seven months later in December, the U.S. Department of Agriculture (USDA) announced that a dairy cow in Washington state (born in Canada and brought into the United States in 2001, at about 4 years old) had also tested positive for BSE. Then, in June 2005 USDA confirmed another U.S. case, this time “home-grown,” a 12-year-old cow from a herd in Texas. These events have resulted in vigorous debates over testing cattle for BSE in the United States, and several important new USDA regulations. The results of the United State’s expanded cattle-testing program will be watched closely in light of differing risk assessments about the prevalence of BSE in the United States. Increased testing could also have serious impacts on both domestic consumption and export markets for U.S. beef. Even as USDA continues to implement and refine new testing and other regulations, challenges from other countries and watchdog groups may result in more rigorous and transparent testing procedures. Other groups, including the beef industry, oppose more rigorous testing as causing unnecessary alarm.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,012

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreAutre

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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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