Food safety risk‐assessment systems utilized by China, Australia/New Zealand, Canada, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring the chemical, physical, and microbial safety of food and ingredients underpins the international trade of food items and is integral to building consumer confidence. Achieving this requires effective systems to support the safety of food across the supply chain. Differing risk-assessment approaches are utilized globally for establishing food safety systems, and bench marking these approaches against international food safety standards can assist in the development of country-specific systems. This China-Australia collaborative review examined similarities and differences in the food safety risk-assessment systems of China, Australia/New Zealand, Canada, and the United States, with the view to identify areas that could support improvements to the Chinese system. Key differences include the level of cohesiveness among stakeholders and the level to which each country promotes the international harmonization of standards. The evidence highlights a need for greater capacity-building in risk assessment in China that may support greater stakeholders' cohesion, improve hazard identification, and allow regulators to more readily keep abreast of changes to international standards. This review may help the Chinese food industry to replicate the same level of food safety risk assessment currently applied by other key countries, and reflects the determination, government prioritization, and active strengthening of China's National Centre for Food Safety Risk Assessment currently underway.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».