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Enregistrement W1991416606 · doi:10.14205/2310-8703.2014.02.01.3

Biosensors and their Applications for Ensuring Food Safety

2014· article· en· W1991416606 sur OpenAlexvenueno aff
K. Meera Sankarankutty

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Pathology and Microbiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood safetyRisk analysis (engineering)BiosensorBusinessComputer scienceNanotechnologyEngineeringBiochemical engineeringBiologyFood scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of biosensors for food safety applications has been an area of tremendous activity in recent years. Food safety is of great concern for many countries, e.g. the European Commission has identified it as a priority area of attention. The Commission has formulated a new food policy to ensure human health and protect Consumer health. Testing and identifying foods/products that are unsafe is the first step for ensuring food safety. Nanotechnological approaches have revolutionized the area of analytical food testing particularly pathogen detection in food. Novel detection systems and matrices have made it possible to detect picogram to femtogram levels of pesticide residues, toxins, antibiotics, food residues and pathogens. The increasing use of sensors in medical, food and environment can save lives and help in gaining confidence of the consumer in the food supply chain. It can shorten analyses time, making the detection of contaminated food quicker, easier and more effective. This review will focus on the exciting developments in biosensors and their role in ensuring Food Safety.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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