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Enregistrement W4293230719 · doi:10.3920/jiff2022.0060

Edible insects as foods: mapping scientific publications and product launches in the global market (1996-2021)

2022· article· en· W4293230719 sur OpenAlexaff
Fatma Boukid, Giovanni Sogari, Cristina M. Rosell

Notice bibliographique

RevueJournal of Insects as Food and Feed · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Utilization and Effects
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduct (mathematics)CommodityGastronomyBusinessMarketingLegislatureBiotechnologyBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Edible insects are gaining interest for their health and environmental merits as human food. Within this framework, the main objectives of this research are to fill the gap between market trends and scientific research about the status of edible insects in foods, suggest a roadmap for future research and boost product launches. For these reasons, an attempt has been made to review the progress of scientific documents related to edible insect foods and to detect the prominent trends in insect-based foods during the period 1996-2021. By putting the findings of these searches together, we were able to observe that scientific publications have increased exponentially since 2015 – similar to product launches but at a higher speed. Europe was found to be the most prolific region in terms of publications and food product numbers due to increased awareness of the benefits of insects. Market data offered insights into the main selling countries, food applications and insect ingredients. In the future, food formulators will still have to find innovative solutions to offer insect-based foods with pleasant flavours and textures and, in turn, contribute to healthy and sustainable gastronomy. Ensuring safety and setting a clear legislative framework will further organise the sector and thus boost edible insects as a future food commodity.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0350,054
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,207 · 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.

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

Citations47
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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