Food Safety Challenges within North American Free Trade Agreement (NAFTA) Partners
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Organizational elements and limitations influencing the effective operation of the food safety regulatory infrastructures in the United States, Canada, and Mexico are compared. Progress to improve the safety of food in North American countries is hampered by common problems, yet differences exist. Foodborne illness surveillance and reporting are most comprehensive in the United States, but it is uniformly more reactive than proactive in all 3 countries. Food safety policy is based on outbreak data, but that may be short‐sighted because these represent roughly 10% of foodborne illness cases. Food inspection in each country is done at 2 tiers (federal and other) by many agencies at 3 (federal/state‐provincial/municipal) levels. Interagency collaboration at times of crisis is weak and frequent heterogeneity in training, inspection targets, and inspection rigor affect regulatory credibility. Enhanced recognition that industry has the prime responsibility for food safety is warranted (and must not be confused with self‐inspection) along with justifiably aggressive regulatory agency interrogation of food safety system performance. End product testing should be used to verify safety system operation and should not be used to predict product safety. Specific microbial and nonmicrobial challenges to safe food in North America are highlighted and a rationalization of fiscal/human resource allocation to most effectively reduce the burden of foodborne illness is provided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».