Conducting fit‐for‐purpose food safety risk assessments
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
The interplay between science, risk assessment and risk management has always been complex, and even more so in a world increasingly characterised by rapid technical innovation, new modes of communication, suspicion about authorities and experts, and demands for people to have a say in decisions that are made on their behalf. In this challenging era where scientific advice on food safety has never been in greater demand, risk managers should effectively navigate the interplay between facts and values and be able to rely on robust and fit-for-purpose risk assessments to aid them. The fact that societal resistance is often encountered when scientific advice on food safety operates at a distance from social values and fails to actively engage with citizens, has led to increasing emphasis on the need to advance forms of risk assessment that are more contextual, and socially sound and accountable. EFSA's third Scientific Conference explored how risk assessments could be constructed to most usefully meet society's needs and thus connect science with society, while remaining scientifically robust. Contributors to the conference highlighted the need to: (1) frame risk assessments by clear policy goals and decision-making criteria; (2) begin risk assessments with an explicit problem formulation to identify relevant information; (3) make use of reliable risk assessment studies; (4) be explicit about value judgements; (5) address and communicate scientific uncertainty; (6) follow trustworthy processes; (7) publish the evidence and data, and report the way in which they are used in a transparent manner; (8) ensure effective communication throughout the risk analysis process; (9) involve society, as appropriate; and (10) weigh risks and benefits on request. Implementation of these recommendations would contribute to increased credibility and trustworthiness of food safety risk assessments.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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