Exposure Assessment of SARS-CoV-2 in Canadian Food Sources
Notice bibliographique
Résumé
A new coronavirus strain known as SARS-CoV-2 has spread throughout the world. This virus is the causative agent for the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) and spreads primarily through human-to-human transmission via infected droplets and aerosols generated by infected persons. While COVID-19 is a respiratory virus, the potential for transmission of SARS-CoV-2 via food is considered theoretically possible and remains a concern for Canadian consumers. We have conducted a rapid exposure assessment of the likelihood of exposure of SARS-CoV-2 in Canadian food sources at the time of consumption. This article describes the exposure routes considered most relevant in the context of food contamination with SARS-CoV-2 in Canada, including contaminated food of animal origin, contaminated fresh foods, fomites and SARS-CoV-2 contaminated feces. The likelihood of foodborne infection of SARS-CoV-2 via the human digestive tract is also considered. Our analysis indicates that there is no indication of foodborne transmission of SARS-CoV-2 in Canadian food sources and we consider the concern of contracting COVID-19 via food and food packaging in Canada as low to remote. Adherence to safe food practices and disinfection procedures, including the thorough cooking of food, would in any case prevent a potential foodborne infection with SARS-CoV-2.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».