iVOD / 168598

Field Value
IVOD_ID 168598
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/168598
日期 2026-04-15
會議資料.會議代碼 委員會-11-5-26-6
會議資料.會議代碼:str 第11屆第5會期社會福利及衛生環境委員會第6次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 5
會議資料.會次 6
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 26
會議資料.委員會代碼:str[0] 社會福利及衛生環境委員會
會議資料.標題 第11屆第5會期社會福利及衛生環境委員會第6次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2026-04-15T14:21:29+08:00
結束時間 2026-04-15T14:29:40+08:00
影片長度 00:08:11
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/3ec77822e2e6eae396caeb02639b5dbf8ea785098ebfecd5e98911b917ba4046bcaba41c2d3d6ba95ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 張雅琳
委員發言時間 14:21:29 - 14:29:40
會議時間 2026-04-15T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第5會期社會福利及衛生環境委員會第6次全體委員會議(事由:邀請衛生福利部部長、行政院經貿談判辦公室、經濟部、農業部、教育部就「美國貿易代表署發布《2026年各國貿易評估報告》(2026NTE)提及技術性貿易壁壘或食品安全檢驗與動植物防疫檢疫SPS)壁壘之豬肉、牛肉與牛肉產品、β促進劑的最大殘留容許量等各項食農相關產品及技術之要求,我國所承諾之措施、移除產品禁令或取消輸入口岸檢疫程序等,並特就其中開放切片馬鈴薯帶芽(或腐爛或發黴)仍能整批進口與其敦促撤銷基改食品進校園,對我國食品安全造成之衝擊與因應作為」進行專題報告,並備質詢。 邀請衛生福利部、農業部、行政院消費者保護處就「寵物用藥新制上路在即,犬貓及非經濟動物急重症醫療銜接、藥品流向管理、飼主取得可近性與消費權益保障之整體配套」進行專題報告,並備質詢。 【專題報告綜合詢答】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[0].start 2.68034375
transcript.pyannote[0].end 2.93346875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1].start 3.20346875
transcript.pyannote[1].end 3.77721875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 3.84471875
transcript.pyannote[2].end 5.17784375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3].start 7.65846875
transcript.pyannote[3].end 12.67034375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[4].start 12.88971875
transcript.pyannote[4].end 14.96534375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[5].start 18.84659375
transcript.pyannote[5].end 38.52284375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[6].start 38.80971875
transcript.pyannote[6].end 47.11221875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[7].start 47.36534375
transcript.pyannote[7].end 53.89596875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[8].start 54.90846875
transcript.pyannote[8].end 55.17846875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[9].start 56.03909375
transcript.pyannote[9].end 56.37659375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[10].start 56.86596875
transcript.pyannote[10].end 69.26909375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[11].start 70.18034375
transcript.pyannote[11].end 76.81221875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[12].start 76.93034375
transcript.pyannote[12].end 77.31846875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 78.22971875
transcript.pyannote[13].end 79.59659375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[14].start 79.84971875
transcript.pyannote[14].end 99.99846875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[15].start 98.44596875
transcript.pyannote[15].end 102.36096875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 102.25971875
transcript.pyannote[16].end 114.03846875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[17].start 103.52534375
transcript.pyannote[17].end 104.70659375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[18].start 112.19909375
transcript.pyannote[18].end 113.68409375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[19].start 114.05534375
transcript.pyannote[19].end 114.08909375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[20].start 114.08909375
transcript.pyannote[20].end 126.96471875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[21].start 127.30221875
transcript.pyannote[21].end 127.69034375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[22].start 128.07846875
transcript.pyannote[22].end 128.65221875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[23].start 129.14159375
transcript.pyannote[23].end 134.25471875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[24].start 135.52034375
transcript.pyannote[24].end 142.15221875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[25].start 142.65846875
transcript.pyannote[25].end 155.93909375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[26].start 156.59721875
transcript.pyannote[26].end 168.27471875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[27].start 164.59596875
transcript.pyannote[27].end 164.62971875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 168.86534375
transcript.pyannote[28].end 180.81284375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[29].start 181.48784375
transcript.pyannote[29].end 204.15096875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[30].start 204.62346875
transcript.pyannote[30].end 207.42471875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[31].start 207.93096875
transcript.pyannote[31].end 223.87784375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[32].start 224.24909375
transcript.pyannote[32].end 228.65346875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[33].start 229.15971875
transcript.pyannote[33].end 248.54909375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[34].start 249.57846875
transcript.pyannote[34].end 254.75909375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 254.87721875
transcript.pyannote[35].end 281.13471875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[36].start 266.68971875
transcript.pyannote[36].end 267.04409375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 270.21659375
transcript.pyannote[37].end 270.45284375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 271.83659375
transcript.pyannote[38].end 272.27534375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 273.74346875
transcript.pyannote[39].end 274.33409375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[40].start 279.97034375
transcript.pyannote[40].end 280.32471875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 280.34159375
transcript.pyannote[41].end 280.35846875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[42].start 281.42159375
transcript.pyannote[42].end 288.08721875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 288.35721875
transcript.pyannote[43].end 292.12034375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[44].start 292.76159375
transcript.pyannote[44].end 310.98659375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[45].start 311.45909375
transcript.pyannote[45].end 313.18034375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[46].start 313.14659375
transcript.pyannote[46].end 321.66846875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[47].start 317.41596875
transcript.pyannote[47].end 317.97284375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 321.78659375
transcript.pyannote[48].end 327.65909375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[49].start 324.60471875
transcript.pyannote[49].end 325.68471875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[50].start 325.70159375
transcript.pyannote[50].end 325.71846875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[51].start 327.54096875
transcript.pyannote[51].end 327.70971875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 327.70971875
transcript.pyannote[52].end 330.10596875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[53].start 327.76034375
transcript.pyannote[53].end 328.09784375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[54].start 330.17346875
transcript.pyannote[54].end 330.62909375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 330.62909375
transcript.pyannote[55].end 374.06534375
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[56].start 336.60284375
transcript.pyannote[56].end 337.00784375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[57].start 339.97784375
transcript.pyannote[57].end 340.75409375
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 344.83784375
transcript.pyannote[58].end 345.24284375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[59].start 349.25909375
transcript.pyannote[59].end 349.88346875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[60].start 372.15846875
transcript.pyannote[60].end 372.54659375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[61].start 374.06534375
transcript.pyannote[61].end 385.86096875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[62].start 386.68784375
transcript.pyannote[62].end 388.51034375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[63].start 387.91971875
transcript.pyannote[63].end 388.81409375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[64].start 388.96596875
transcript.pyannote[64].end 389.48909375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[65].start 389.48909375
transcript.pyannote[65].end 393.80909375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[66].start 389.50596875
transcript.pyannote[66].end 391.68284375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[67].start 393.87659375
transcript.pyannote[67].end 399.20909375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[68].start 399.34409375
transcript.pyannote[68].end 402.06096875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[69].start 399.41159375
transcript.pyannote[69].end 399.78284375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[70].start 402.33096875
transcript.pyannote[70].end 405.50346875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[71].start 405.57096875
transcript.pyannote[71].end 407.42721875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[72].start 407.42721875
transcript.pyannote[72].end 408.01784375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[73].start 407.57909375
transcript.pyannote[73].end 409.60409375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[74].start 408.03471875
transcript.pyannote[74].end 408.55784375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[75].start 409.72221875
transcript.pyannote[75].end 409.73909375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[76].start 409.73909375
transcript.pyannote[76].end 424.36971875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[77].start 411.62909375
transcript.pyannote[77].end 412.67534375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[78].start 413.65409375
transcript.pyannote[78].end 414.27846875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[79].start 415.00409375
transcript.pyannote[79].end 415.57784375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[80].start 415.57784375
transcript.pyannote[80].end 415.59471875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[81].start 416.40471875
transcript.pyannote[81].end 417.02909375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[82].start 418.64909375
transcript.pyannote[82].end 419.15534375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[83].start 419.76284375
transcript.pyannote[83].end 420.33659375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[84].start 420.77534375
transcript.pyannote[84].end 421.97346875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[85].start 424.36971875
transcript.pyannote[85].end 425.04471875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[86].start 425.19659375
transcript.pyannote[86].end 432.06471875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[87].start 432.72284375
transcript.pyannote[87].end 436.72221875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[88].start 435.86159375
transcript.pyannote[88].end 436.73909375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[89].start 436.73909375
transcript.pyannote[89].end 436.75596875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[90].start 436.75596875
transcript.pyannote[90].end 436.82346875
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[91].start 436.87409375
transcript.pyannote[91].end 464.76846875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[92].start 436.97534375
transcript.pyannote[92].end 438.69659375
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[93].start 440.13096875
transcript.pyannote[93].end 442.89846875
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[94].start 451.92659375
transcript.pyannote[94].end 452.38221875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[95].start 453.56346875
transcript.pyannote[95].end 453.98534375
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[96].start 464.88659375
transcript.pyannote[96].end 489.54096875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[97].start 486.01409375
transcript.pyannote[97].end 486.95909375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[98].start 489.54096875
transcript.pyannote[98].end 490.19909375
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[99].start 490.94159375
transcript.pyannote[99].end 492.34221875
transcript.whisperx[0].start 7.711
transcript.whisperx[0].end 14.631
transcript.whisperx[0].text 好 主席 我們有請農業部的房間署跟食藥署吧有請杜署長 江署長
transcript.whisperx[1].start 19.7
transcript.whisperx[1].end 35.059
transcript.whisperx[1].text 好 謝謝那我想今天早上其實已經聽到就是說我們這個辦法會註銷那我先簡單問一句那這個因為我看到新聞上面也有講說我們好像也有在新的辦法在討論了對不對好 那我想要先確認幾個事情因為我們之前這個爭議其實真正的關鍵在於說
transcript.whisperx[2].start 38.963
transcript.whisperx[2].end 53.373
transcript.whisperx[2].text 其實不是申請有多複雜啦也不是門檻有多高啦其實就是後面的出貨行政作業太複雜啦程序太複雜因為呢人用藥轉為動物用藥之後的貼標制度到目前為止這一塊其實並沒有被真正的解決
transcript.whisperx[3].start 58.171
transcript.whisperx[3].end 73.498
transcript.whisperx[3].text 所以人用藥之所以要貼標最主要就是要做用途區隔跟流向管理也就是避免誤用在人身上同時讓主管機關可以掌握藥品的流向問題就是在於這整個制度忽略了一個最基本的問題就是GMP的制度
transcript.whisperx[4].start 78.537
transcript.whisperx[4].end 100.383
transcript.whisperx[4].text 這邊跟委員報告一下我們現在藥廠當然是Pick GMP的藥廠我們針對這個貼標轉換成我們現在的動物保護用藥的過程當中如何協助他貼標在貼標的過程其實我們會跟農業部這邊協作不一定要在Pick GMP廠內做貼標我們可能是在盤商可能是在經銷商能夠去確實來做這件事情跟藥廠溝通這件事情嗎這件事情我們
transcript.whisperx[5].start 103.824
transcript.whisperx[5].end 128.419
transcript.whisperx[5].text 在新的制度持續的把這件事情能夠確立下來因為最後的方式的話還需要有很多stakeholder的溝通所以這邊我們持續會做的好我了解喔因為我想這個我不太確定是多久已經有溝通啦但是因為這是我們最近這段時間跟藥商這邊來了解了他們提到的問題其實是在這裡啦就是這個異地貼標對大家來說難度實在是非常的高所以
transcript.whisperx[6].start 129.219
transcript.whisperx[6].end 155.295
transcript.whisperx[6].text 就是說他們也有提出一個解方既然你們也非常清楚了就是說大家的期待就是說我們不要選擇成本這麼高也這麼不符合實務的管制方式我們可以透過中盤來做標示分流甚至搭配流向申報或是記錄機制來達到同樣的管理目的那這樣子呢可以避免藥廠因為GMP批次出貨整批改標所產生的高成本
transcript.whisperx[7].start 156.656
transcript.whisperx[7].end 180.181
transcript.whisperx[7].text 那也能夠維持藥品的流向可溯及性甚至更貼近食物流通的運作方式那這個看起來剛從您的回答裡面也是你們雙方都已經同意了往這個方向來努力對嗎對的謝謝委員的提示也是整個的方向這樣子對能夠貼近使用端能夠取得方便性以及在藥商供應的時候他們也可以完成我們的標示的辨識性
transcript.whisperx[8].start 182.65
transcript.whisperx[8].end 203.859
transcript.whisperx[8].text 我想我還是會覺得說我們在整個處理的過程之中我們應該有行政怠惰因為這件事情其實如果更早之前我們了解為什麼藥商來登記這麼少的時候就應該要積極來協助而不是等到現在這個時候才來想這個辦法再來就是說我們新的辦法會不會從負面表列的方式來處理呢
transcript.whisperx[9].start 204.779
transcript.whisperx[9].end 228.395
transcript.whisperx[9].text 這也是大家非常關注的因為其實最主要是說我們對於一些基本的胃藥工具像是ECC的針頭來說或者是脫水常用的乳酸鄰隔試液與忽略針或者是兔子等特殊寵物要用的這個優利酥保濕型點眼液這基本上在現在的藥局不管是連鎖的社區藥局他通通都領不到他通通都買不到所以
transcript.whisperx[10].start 229.255
transcript.whisperx[10].end 248.334
transcript.whisperx[10].text 大家就會期待說我們是不是可以像多數國家一樣是採取負面表列的方式或是類似的制度也就是原則性開放例外限制並搭配受益的專業判斷跟事後管理而不是全面的事前限制所以我想了解我們新的方法新的辦法是不是也可以往這個負面表列的方式來努力呢
transcript.whisperx[11].start 249.919
transcript.whisperx[11].end 274.507
transcript.whisperx[11].text 這邊跟委員做一些說明的確委員這邊做了非常完整的一些說明那以美歐日三個區域來提的話管理機構在美歐其實是分別是FDA跟EMA可是在日本的話其實就像我們類似台灣我們是其實很多是跟日本制度比較近一方面是後生勞動一方面是農林水產省的一個人一個是動物
transcript.whisperx[12].start 275.347
transcript.whisperx[12].end 291.707
transcript.whisperx[12].text 那採取的方式供藥的部分其實是藥局或者藥商都是採取雙軌制對於正面表現負面表現的部分我們看到日本其實是原則上面規範如果沒有替代用藥那獸醫師會做判斷所以我們目前對動保用藥
transcript.whisperx[13].start 292.828
transcript.whisperx[13].end 310.8
transcript.whisperx[13].text 也經過就我們了解是雙方做一些溝通之後也跟我們的獸醫師能夠確立哪些是需要的能夠進入我們的所謂的動保用藥目前是偏向這樣負面表列這個部分我們持續在這個部分我們會針對這個部分去思考
transcript.whisperx[14].start 311.513
transcript.whisperx[14].end 327.285
transcript.whisperx[14].text 好 我想部長可能要補充 對嗎好 我來直接把這個做一點原則性的因為在動保法的第四條第二項談到是藥物就是當動物用的藥物不足的時候由人用藥物這邊公告去使用
transcript.whisperx[15].start 327.885
transcript.whisperx[15].end 350.64
transcript.whisperx[15].text 那藥物包含了醫材跟藥品那從醫材的角度來看這個選擇性太多我們沒有辦法正面表列做不了所以醫材的部分應該採用負面表列它的這個風險管理程度也比較低就只要針對一些非常高風險的去排除就好但是藥品的部分
transcript.whisperx[16].start 351.22
transcript.whisperx[16].end 373.813
transcript.whisperx[16].text 那涉獵的風險度就比較高裡面有很多是麻醉藥啦很多管制藥抗生素等等的那可能初步還是用正面表列那麼會比較安全性的管理所以大概可以採取這樣的方式來思考因為它這個法裡面把這個藥物兩個通通框進來了醫材跟藥品都框進來了
transcript.whisperx[17].start 374.073
transcript.whisperx[17].end 384.273
transcript.whisperx[17].text 好 了解 那我想問一下就是說因為這個畢竟還是希望可以傾聽第一線的聲音所以我想了解的是說我們現在有沒有規劃大概什麼時候會來找我們相關的不管是收費師團體
transcript.whisperx[18].start 387.035
transcript.whisperx[18].end 409.144
transcript.whisperx[18].text 對 公會來討論這樣子謝謝委員因為這個新的辦法嘛 大家都非常關注對 這個註銷公告然後公告了以後那我們也會同步來討論 擬定這個草案當我們凝聚了這個草案內容以後那獲可以後 我們大概就會全國開始來溝通進行宣講然後收集大家的意見
transcript.whisperx[19].start 410.104
transcript.whisperx[19].end 431.784
transcript.whisperx[19].text 對 是全國開說明會還是座談會 因為這兩樣說明會比較是我公告你 我告訴你什麼所以我們應該是座談會吧 座談會的形式收集大家的意見大概是什麼時候呢 有沒有預計的時程表如果我們雙方都對這個草案 我們也預定說如果達成共識的話 看給我們
transcript.whisperx[20].start 433.325
transcript.whisperx[20].end 458.822
transcript.whisperx[20].text 還是要一段時間啦 可能幾個月的時間 可能三個月好 那我們兩個月之後再來關注一下你們的進度好不好因為大家都非常關注這件事情那最後一件事情就是說我上個禮拜在這個農業部的諮詢的時候也有特別提到啦就是有關於生動物在取得藥物的時候難度非常的高畢竟相對的距離還是很遙遠畢竟在像野灣所在的台東池上想光取得人物的用藥都非常的困難
transcript.whisperx[21].start 459.762
transcript.whisperx[21].end 482.47
transcript.whisperx[21].text 所以我是希望 那他們上禮拜其實也有那個林業署的同仁也有出席相關的會議所以我也是希望說在我們考量這個辦法的時候也要邀請我們野生動物相關的救傷團體林業署來去聆聽他們的聲音因為也許他們的困境又比我們想像來得更高 可以嗎已經納進來了 對 他們的意見都已經納進來了
transcript.whisperx[22].start 484.591
transcript.whisperx[22].end 492.028
transcript.whisperx[22].text 對 但是因為接下來還要開相關的座談會嘛這個都是一定要邀請他們的好嗎 謝謝好 謝謝好 謝謝詹雅琳委員的資訊