MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200371333 · doi:10.1080/87559129.2021.2013872

Nanotechnology for Food Safety and Security: A Comprehensive Review

2021· review· en· W4200371333 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFood Reviews International · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityFood safetyFood packagingFood engineeringApplications of nanotechnologyBusinessAgricultureNanotechnologyImpact of nanotechnologyRisk analysis (engineering)Societal impact of nanotechnologyFood industryEngineeringPolitical scienceMedicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food safety and food security are subjects of great concern around the world. Ensuring a sustainable supply of nutrient-dense and safe food is a grand challenge. Nanotechnology will bring great opportunities to improve food safety and enhance agricultural productivity in a sustainable way. This study presents a critical concise overview of the basic principles and applications of diverse nanotechnologies in solving food safety and security issues. Following an overview of recent work relevant to food safety issues, several key applications of nanotechnology in food packaging and contaminant detection are outlined. The important role of nanotechnology in addressing agricultural production, water resource management (such as nanofiltration and nanosterilization), harmful substance adsorption, and nutrient delivery is discussed. Finally, opportunities for further research and development in nanotechnology for food safety and security are identified. It is noteworthy that large scale industrial applications of nanotechnology are not commonplace yet as major issues of cost and potential adverse effects on human health continue to remain impediments to be overcome.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,279 · 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