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Enregistrement W2103621288 · doi:10.3968/j.css.1923669720070303.006

Research on Agricultural Food Supply Chain Prediction and Control Based on Microbial Forecast

2010· article· en· W2103621288 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaolin Chen, Junwen Feng

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood supplyAgricultureFood safetyFood chainForestryHumanitiesAgricultural scienceGeographyPhilosophyEnvironmental scienceFood scienceArchaeologyChemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature review on applying Predictive Microbiology into the field of agricultural food safety is presented in this paper at first. Then based on related risk analysis theory and considering various stages of agricultural food supply chain, it is calculated the shelf life of agricultural food and predicted microbial quantity correspondingly. On this basis, using probability statistics theory on detection of agricultural food, Monte Carlo simulation is implemented. At last, we discussed the quality security control model of agricultural food supply chain on the basis of Prediction Model, and it can came up with the conclusions that Microbial Predictive Technology plays a good part on quality and safety protection of agricultural food supply chain. Key words: Agricultural Food Supply Chain; Quality and safety of agricultural food; Predictive Microbiology; Warning Management; Monte Carlo Simulation Resume: La revue de l’application de la microbiologie predictive dans la securite de l’alimentation agriculturelle est d’abord presentee dans l’article present. Et puis, basee sur de la theorie de l’analyse de risque concernee et la prise en compte de differentes phases de la chaine d’approvisionnement des aliments agricols, la duree de conservation des aliments agricols est calculee et la quantite microbienne correspondante est predite. Sur cette base, utilisant la theorie de probabilites et de statistique dans la detection des aliments agricols, l’article effectue la simulation Monte Carlo. Finalement, nous discutons le modele de controle de la secutite de qualite de la chaine d’approvisionnement des aliments agricols en fondant sur le Modele de Prediction, et arrivons a la conclusion que la technologie predictive microbienne joue un role important dans la protection de qualite et de securite de la chaine d’approvisionnement des aliments agricols. Mots-Cles: chaine d’approvisionnement des aliments agricols, qualite et securite des aliments agricols, microbiologie predictive, management d’avertissement, simulation Monte Carlo

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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