Journal of Food Law & Policy - Fall 2010
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
illness. 2 It began with a loss of appetite, vomiting, an unquenchable thirst, a constant need to urinate, and after everything had transpired, Andy lost more than ten percent of his weight. 3 After rushing Andy to his veterinarian, Gude and his wife were referred to a clinic fifteen miles away. 4Doctors at the clinic sent a urine sample to a specialized metabolic lab at the University of Pennsylvania.'After waiting for an answer for days, Gude and his wife received Andy's diagnosis: Fanconi syndrome, a rare, often fatal disease that affects the kidneys. 6The alleged culprit: chicken jerky pet treats manufactured in China.'In response to cases like Andy's, the U.S. Food and Drug Administration's ("FDA") Center for Veterinary Medicine ("CVM") has "conducted more than 1,200 tests, visited jerky pet treat manufacturers in China and collaborated with colleagues in academia, industry, state labs and foreign governments."'Despite its investigation, the FDA has failed to pinpoint the origin of the problem. 9Bernadette Dunham, director of the CVM, describes it as "one of the most elusive and mysterious outbreaks we've encountered."' 0Although Andy the terrier was fortunate enough to survive after months of expensive treatments to restore his kidney function," other pets have not been as lucky.As of September 30, 2014, the FDA had received approximately 5,000 reports of pet illnesses, some involving more than one pet, which were believed to be associated with the consumption of jerky pet treats.1 2 The reports involved more than 5,800 dogs, 25 cats and included 2. Brady Dennis, Mystery of Pet Deaths Related to Jerky Treats Made in China Continues to Stump FDA, WASH.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle