Addressing another threat to food safety: Conflict
Notice bibliographique
Résumé
Societal Impact Statement The conflict between Ukraine and Russia will negatively affect not only food security but also food safety. Crops produced in Ukraine and Russia are at little risk of contamination by mycotoxins such as aflatoxin. However, due to the conflict, wheat, maize, sunflower, and other crops that would have been produced in and exported from Ukraine will need to be produced somewhere else. If done in warm production areas, strategies will need to be implemented to prevent mycotoxin contamination, which has negative health, social, and economic impacts. Summary Conflicts across the globe affect food security and also have a heavy toll on food safety. Many of the areas affected by conflict are breadbaskets for multiple countries. When the production of staple crops is compromised by diverse conflicts, it becomes necessary to grow them somewhere else to satisfy local, regional, and/or international requirements. However, if that production is done in tropical and subtropical zones, it must be done incorporating strategies to prevent mycotoxin contamination, which has negative health, social, and economic impacts. Otherwise, increased production of susceptible crops in mycotoxin‐prone areas may augment the already occurring negative impacts, which are severe in the global south.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».