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Enregistrement W4205275115 · doi:10.1186/s40066-021-00340-7

Is the quest to eat healthy a route to enhancing consumer’s food security?

2022· article· en· W4205275115 sur OpenAlexaff
William A. Kerr, Jill E. Hobbs

Notice bibliographique

RevueAgriculture & Food Security · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityScope (computer science)BusinessFood safetyQuality (philosophy)DisequilibriumFood industryEconomicsPublic economicsMarketingInternational tradePolitical scienceAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background On an individual level, food security has multiple dimensions and consumers exhibit heterogeneity in the extent to which different attributes matter in their quest for enhanced food security. The aim of this paper is to explain how the quest for individual food security arises and its dynamic nature and its implications for how food security-enhancing attributes are defined and how they are signaled, and for the role of regulators and food supply chains in establishing credible signals. Results The paper finds that the quest for enhanced individual food security is a dynamic process that responds to the disequilibrium that change brings. The changing role of standards and grades as signals in food markets is discussed as a precursor to considering the implications for both market and non-market (regulatory) failure in determining the appropriate role for the public sector in regulating food safety and quality standards and labeling. The rise of private standards is examined, along with a consideration of how these standards differ in terms of scope and objective and their implications for international trade in increasingly globalized food supply chains. Conclusions Despite the growth of private standards, a clear role remains for mandatory public standards, yet challenges arise when these standards differ across countries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
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

Citations40
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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