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Enregistrement W4387221602 · doi:10.31665/jfb.2023.18350

Building Self-Sustainable Basic Food Systems: Role of Bioactive Components and Beyond in Science and Innovation

2023· article· en· W4387221602 sur OpenAlexaff
M. Aman Wirakartakusumah, Indrawati Oey, Daryl Neng Wirakartakusumah, C. Hanny Wijaya, Liza Agustina Maureen Nelloh

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Bioactives · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensInternational Union of Food Science and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityFood securityFood systemsBusinessSustainable developmentWorkforceEnvironmental planningPolitical scienceEconomic growthEconomicsAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world is actively seeking for ways to establish a global food system that demonstrates sustainability in the realms of food security, food safety, and nutrition security. Reflecting on the profound impacts of the COVID-19 pandemic, ongoing war in Ukraine, and accelerated climate crisis with extreme weather events, there arises an urgent necessity for reevaluating the current approach in building sustainable food systems. This contribution considers opportunities and limitations in moving towards more self-sustainable food systems, particularly for basic foods. It also emphasizes the need for caution when contemplating the pursuit of this endeavor and discusses key issues pertaining to basic foods, deforestation, renewable energies, workforce, supply chains, and the environment. Lastly, the roles of science and innovation within the framework of national self-sustaining basic foods systems are elucidated, including opportunities in optimizing the utilization of food bioactive components. It is anticipated that the framework can serve as a tool to foster the development of comprehensive policies that suits the particular needs and development stage of each country. These policies, in turn, will advance the implementation of technologies, promote culture cultivation, and facilitate education and training, all geared towards achieving the goals of a more resilient and sustainable food system.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,014
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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