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Enregistrement W2129882136 · doi:10.1111/j.1750-3841.2010.01982.x

Developing the NASA Food System for Long‐Duration Missions

2011· review· en· W2129882136 sur OpenAlexaff
M. Cooper, Grace L. Douglas, Michele Perchonok

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Science · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuration (music)AeronauticsAstrobiologyEnvironmental scienceAerospace engineeringMeteorologyGeographyBiologyPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even though significant development has transformed the space food system over the last 5 decades to attain more appealing dietary fare for low-orbit space crews, the advances do not meet the need for crews that might travel to Mars and beyond. It is estimated that a food system for a long-duration mission must maintain organoleptic acceptability, nutritional efficacy, and safety for a 3- to 5-y period to be viable. In addition, the current mass and subsequent waste of the food system must decrease significantly to accord with the allowable volume and payload limits of the proposed future space vehicles. Failure to provide the appropriate food or to optimize resource utilization introduces the risk that an inadequate food system will hamper mission success and/or threaten crew performance. Investigators for the National Aeronautics and Space Administration (NASA) Advanced Food Technology (AFT) consider identified concerns and work to mitigate the risks to ensure that any new food system is adequate for the mission. Yet, even with carefully planned research, some technological gaps remain. NASA needs research advances to develop food that is nutrient-dense and long-lasting at ambient conditions, partial gravity cooking processes, methods to deliver prescribed nutrients over time, and food packaging that meets the mass, barrier, and processing requirements of NASA. This article provides a brief review of research in each area, details the past AFT research efforts, and describes the remaining gaps that present barriers to achieving a food system for long exploration missions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,232 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations136
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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