What Technological and Economic Elements Must be Addressed to Support the Affordability, Accessibility, and Desirability of Alternative Proteins in Low- and Middle-Income Countries?
Notice bibliographique
Résumé
Populations in low- and middle-income countries (LMIC) typically consume less than the recommended daily amount of protein. Alternative protein (AP) sources could help combat malnutrition, but this requires careful consideration of elements needed to further establish AP products in LMIC. Key considerations include technological, nutritional, safety, social, and economic challenges. This perspective analyzes these considerations in achieving dietary diversity in LMIC, using a combination of traditional and novel protein sources with high nutritional value, namely soy, mycoprotein and cultivated meat. Technological approaches to modulate the techno-functionality and bitter off-tastes of plant-sourced proteins facilitate processing and ensure consumer acceptance. Economic considerations for inputs, infrastructure for production and transportation represent key elements to scale-up AP. Dietary diversification is indispensable and LMIC cannot rely on plant proteins alone to provide adequate protein intake in a sustainable way. Investments in infrastructure and innovation are urgently needed to offer diverse sources of protein in LMIC. This perspective assesses the current technological, economic, and social factors needed to effectively establish diverse alternative dietary proteins, including plant-based proteins, mycoproteins, and cultivated meat, and mitigate protein deficiency in low- and middle-income countries.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».