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Enregistrement W2155529804 · doi:10.1017/s000711451400230x

Beyond nutrition and agriculture policy: collaborating for a food policy

2014· article· en· W2155529804 sur OpenAlexafffund
Derek A. Stewart, Anne F. Kennedy, Anthony Pavel

Notice bibliographique

RevueBritish Journal Of Nutrition · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilGovernment of CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaJames Hutton InstituteRural and Environment Science and Analytical Services DivisionDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentPepsiCo
Mots-clésAgricultureFood industryGovernment (linguistics)BusinessPopulation ageingFood systemsPopulationFood safetyFood policyFood supplyMarketingPublic economicsEconomicsFood securityAgricultural economicsPolitical scienceEnvironmental healthMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global interest in food policy is emerging in parallel with mounting challenges to the food supply and the rising prevalence of diet-related chronic health conditions. Some of the foundational elements of food policies are agricultural practices, finite resources, as well as economic burdens associated with a growing and ageing population. At the intersection of these interests is the need for policy synchronisation and a better understanding of the dynamics within local, regional and national government decision-making that ultimately affect the wellness of the populous and the safety, quality, affordability and quantity of the food supply. Policies, synchronised or not, need to be implemented and, for the food industry, this has seen a myriad of approaches with respect to condensing complex nutritional information and health claims. These include front and/or back of pack labelling, traffic light systems, etc. but in general there is little uniformity at the more regional and global scales. This translation of the nutritional and health-beneficial messages accompanying specific products to the consumer will undoubtedly be an area of intense activity, and hopefully interaction with policy makers, as the food industry continues to become a more global industry.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeAutre devis
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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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