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Enregistrement W2165139645 · doi:10.1111/1541-4337.12101

Comparison of Global Food Traceability Regulations and Requirements

2014· article· en· W2165139645 sur OpenAlexaff
Sylvain Charlebois, Brian Sterling, Sanaz Haratifar, Sandi Kyaw Naing

Notice bibliographique

RevueComprehensive Reviews in Food Science and Food Safety · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Supply Chain Traceability
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraceabilityBusinessDocumentationRanking (information retrieval)Requirements traceabilityMarketingComputer scienceRequirements analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The food traceability regulations of 21 Organization for Economic Co‐Operation and Development (OECD) countries were examined with attention to whether these regulations are comprehensive for all food commodities and processed foods. The countries were evaluated based on responses to a series of questions that were developed to allow assessment of their traceability programs. The questions sought background information on whether: mandatory traceability regulation(s) exists at the national level within a given country; regulations include imported products, and the nature of required documentation for imports; an electronic database(s) for traceability exists and, if present, its accessibility; and labeling regulations allow consumer access and understanding of traceability. The examination ranked the countries that have specific traceability regulations for all commodities, both domestic and imports, as “Progressive,” while countries with less broad or stringent regulations were ranked as “Moderate,” and countries that were still in the developmental stage of mandatory or industry‐led traceability requirements were ranked as “Regressive.” Aggregate scores were developed from all of the rankings, determined on the basis of the questions, for each of the 21 countries, to provide an overall world ranking score. The aggregate scores were “Superior,” “Average,” or “Poor.”

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations191
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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