Identification and selection of food safety‐related risk factors to be included in the Canadian Food Inspection Agency’s Establishment‐based Risk Assessment model for Hatcheries
Notice bibliographique
Résumé
Towards the continuous improvement of its inspection system, the Canadian Food Inspection Agency (CFIA) is developing an Establishment-based Risk Assessment model for Hatcheries to allocate inspection resources based on the food safety risk associated with the Canadian hatcheries falling under its jurisdiction. The objectives of the current study were to identify and select critical food safety-related risk factors that would be included in this model, with a main focus on Salmonella. A literature review was used to develop a comprehensive list of risk factors that could potentially contribute to the food safety risk attributed to Canadian hatcheries operating in all production streams (breeders, layers, broilers, turkeys, waterfowl and game birds). The development of this list used a selection process that was conducted according to the availability of data sources, the clarity of definition and the measurability of the selected risk factors. A panel of experts reviewed and adjusted the identified risk factors. A final list of 29 risk factors was generated; 20 originated from the scientific literature and nine from the expert panel. Risk factors were grouped in three clusters according to whether they pertained to the inherent risk (nine factors identified), risk mitigation (nine factors identified) or compliance of a hatchery with its preventive control plan and regulatory requirements (11 factors identified). Criteria for assessing each risk factor were defined based on common practices used in the Canadian hatchery industry. This comprehensive list of risk factors and criteria represents useful information to support the design and implementation of a Canadian risk assessment model for hatcheries, but could also be used by like-minded food safety authorities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».