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Enregistrement W3005085005 · doi:10.3389/fnut.2020.00007

The Myth of Cultured Meat: A Review

2020· review· en· W3005085005 sur OpenAlexfundno aff
Sghaïer Chriki, Jean-François J.-F. Hocquette

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFrontiers Foundation
Mots-clésMythologyArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To satisfy the increasing demand for food by the growing human population, cultured meat (also called in vitro, artificial or lab-grown meat) is presented by its advocates as a good alternative for consumers who want to be more responsible but do not wish to change their diet. In terms of technical issues, research is still required to optimize cell culture, for instance in terms of culture medium. Nevertheless, whereas we can produce muscle cells, it is almost impossible to reproduce the diversity of meats derived from various species, breeds and cuts. Although these are not yet known, we speculated on the potential health benefits and drawbacks of cultured meat. It is true that the absence of adjacent digestive organs would suggest that cultured muscle cells may be safer. On the other hand, with this high level of cell multiplication, some dysregulation is likely as happens in cancer cells. Likewise, the control of its nutritional composition is still unclear, especially for micronutrients. Regarding environmental issues, the potential advantages of cultured meat for greenhouse gas emissions are a matter of controversy, although less land will be used compared to livestock. However, more criteria need to be taken into account for a comparison with current meat production. Regarding the market share, cultured meat will have to compete with other meat substitutes, especially plant-based alternatives, with many of these already commercialized, unlike artificial meat. Consumer acceptance will be strongly influenced by the name given to this new product, since consumers tend to reject “in vitro” or “cultured” meat technology. In fact, consumers seem to dislike unnatural food. Ethically, cultured meat aims to use considerably fewer animals than conventional livestock farming, making it attractive to vegetarians and vegans. However, some animals will still have to be reared to harvest cells for the production of in vitro meat. Finally, we discussed in this review the nebulous status of cultured meat from a religious point of view. Indeed, religious authorities are still debating the question of whether in vitro meat is kosher or Halal (e.g. compliant with Jewish or Islamic dietary laws).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations505
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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