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Enregistrement W3196374796 · doi:10.4315/jfp-21-218

Comprehensive Risk Pathway of the Qualitative Likelihood of Human Exposure to Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 from the Food Chain

2021· article· en· W3196374796 sur OpenAlexaffabout
Annie Locas, Julie Brassard, Megan Rose-Martel, Dominic Lambert, Alyssa Green, Anne Deckert, Michelle Illing

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Protection · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaHealth CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood chainEnvironmental healthFood safetyCoronavirusTransmission (telecommunications)Risk assessmentFood contaminantMedicineCampylobacterBusinessRisk analysis (engineering)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseBiologyInfectious disease (medical specialty)Computer sciencePathologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: A group of experts from all Canadian federal food safety partners was formed to monitor the potential issues relating to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) food contamination, to gather and consider all of the relevant evidence and to determine the impact for Canadian food safety. A comprehensive risk pathway was generated to consider the likelihood of a SARS-CoV-2 contamination event at any of the relevant steps of the food processing and handling chain and the potential for exposure and transmission of the virus to the consumer. The scientific evidence was reviewed and assessed for each event in the pathway, taking into consideration relevant elements that could increase or mitigate the risk of contamination. The advantage of having an event-wise contextualization of the SARS-CoV-2 transmission pathway through the food chain is that it provides a systematic and consistent approach to evaluate any new data and communicate its importance and impact. The pathway also increases the objectivity and consistency of the assessment in a rapidly evolving and high-stakes situation. Based on our review and analysis, there is currently no comprehensive epidemiological evidence of confirmed cases of SARS-CoV-2, or its known variants, causing coronavirus disease 2019 from transmission through food or food packaging. Considering the remote possibility of exposure through food, the likelihood of exposure by ingestion or contact with mucosa is considered negligible to very low, and good hygiene practices during food preparation should continue to be followed.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0130,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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