Editorial: COVID-19 pandemic, food behaviour and consumption patterns
Notice bibliographique
Résumé
With already 600 million confirmed cases of COVID-19 and over 6 million recorded deaths, the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19), detected in Wuhan (China) in late 2019, is nowadays one of the most pressing global challenges facing humanity. In addition to significantly impacting health systems, the COVID-19 pandemic disrupted food systems from farm to fork, with consequences for food and nutrition security at all levels (global, national, local, and individual). While a growing corpus of research examines the pandemic's disruption of food supply networks, the implications regarding food environments and consumer behavior are still widely overlooked, particularly in developing countries. Accordingly, this Research Topic intends to offer insight into the pandemic's influence on food buying behavior, nutrition, and eating habits and the consequences of these changes. It includes 10 papers on various issues (diet, food security, food affordability, food safety, shopping habits, food waste, etc.) and geographical areas (Oman, Jordan, Saudi Arabia, Italy, Canada, and India).
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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 | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,016 |
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 ».