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Enregistrement W2884551605 · doi:10.1055/s-0038-1644970

Navigation of the Canadian Regulatory Framework for Products at the Food/NHP Interface

2018· article· en· W2884551605 sur OpenAlexaboutno aff
Timm John

Notice bibliographique

RevuePlanta Medica International Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterface (matter)Product (mathematics)Computer scienceApplication programming interfacePopulationClearanceRisk analysis (engineering)MarketingBusinessMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This session will provide a high-level overview of the current Canadian regulatory landscape, proposed self-care framework, and showcase several interface products through interactive case study discussions. Natural Health Products (NHPs) have a well-established regulatory pathway for market access in Canada – the safety, efficacy, and quality of many natural ingredients, and some product classes, have been 'pre-cleared' by Health Canada through independent research and stakeholder contribution, resulting in the creation of Single Ingredient & Product Monographs, and Abbreviated Labelling Standards with a vast array of health claim options. Ingredients are not the only determining factor when it comes to product classification – representation, format, public perception, and history of use are all taken into consideration when distinguishing between NHPs and (supplemented) foods. These 'interface' products often present regulatory challenges by definition alone, and consequently, novelty in this space can add another layer of difficulty. Probiotics may be best-known for their gastrointestinal health benefit, and while this pre-cleared claim opportunity will be presented, existing clinical and/or product-specific data can be used to substantiate innovative indications like 'anxiety, mood & stress' and 'immunity'. Complementary ingredient combinations (i.e. pre- and probiotics), delivery system, and target sub-population are discussed as alternative approaches to category advancement and consumer approval, and collectively used to peel-back the complexity around innovation at the interface.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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