Emerging technologies for food and drug safety
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Emerging technologies are playing a major role in the generation of new approaches to assess the safety of both foods and drugs. However, the integration of emerging technologies in the regulatory decision-making process requires rigorous assessment and consensus amongst international partners and research communities. To that end, the Global Coalition for Regulatory Science Research (GCRSR) in partnership with the Brazilian Health Surveillance Agency (ANVISA) hosted the seventh Global Summit on Regulatory Science (GSRS17) in Brasilia, Brazil on September 18-20, 2017 to discuss the role of new approaches in regulatory science with a specific emphasis on applications in food and medical product safety. The global regulatory landscape concerning the application of new technologies was assessed in several countries worldwide. Challenges and issues were discussed in the context of developing an international consensus for objective criteria in the development, application and review of emerging technologies. The need for advanced approaches to allow for faster, less expensive and more predictive methodologies was elaborated. In addition, the strengths and weaknesses of each new approach was discussed. And finally, the need for standards and reproducible approaches was reviewed to enhance the application of the emerging technologies to improve food and drug safety. The overarching goal of GSRS17 was to provide a venue where regulators and researchers meet to develop collaborations addressing the most pressing scientific challenges and facilitate the adoption of novel technical innovations to advance the field of regulatory science.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle