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Enregistrement W4388234392 · doi:10.5187/jast.2023.e107

Current technology and industrialization status of cell-cultivated meat

2023· article· en· W4388234392 sur OpenAlexfundno aff
Seung Yun Lee, Da Young Lee, Seung Hyeon Yun, Juhyun Lee, Ermie Mariano, Jinmo Park, Yeongwoo Choi, Dahee Han, Jin Soo Kim, Sun Jin Hur

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKorea Institute of Planning and Evaluation for Technology in Food, Agriculture and ForestryMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsNational Research FoundationOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésIndustrialisationCurrent (fluid)Natural resource economicsBusinessBiotechnologyEnvironmental scienceEconomicsBiologyEngineeringMarket economyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interest and investment in cultivated meat are increasing because of the realization that it can effectively supply sufficient food resources and reduce the use of livestock. Nevertheless, accurate information on the specific technologies used for cultivated meat production and the characteristics of cultivated meat is lacking. Authorization for the use of cultivated meat is already underway in the United States, Singapore, and Israel, and other major countries are also expected to approve cultivated meat as food once the details of the intricate process of producing cultivated meat, which encompasses stages such as cell proliferation, differentiation, maturation, and assembly, is thoroughly established. The development and standardization of mass production processes and safety evaluations must precede the industrialization and use of cultivated meat as food. However, the technology for the industrialization of cultivated meat is still in its nascent stage, and the mass production process has not yet been established. The mass production process of cultivated meat may not be easy to disclose because it is related to the interests of several companies or research teams. However, the overall research flow shows that equipment development for mass production and cell acquisition, proliferation, and differentiation, as well as for three-dimensional production supports and bioreactors have not yet been completed. Therefore, additional research on the mass production process and safety of cultivated meat is essential. The consumer's trust in the cultivated meat products and production technologies recently disclosed by some companies should also be analyzed and considered for guiding future developments in this industry. Furthermore, close monitoring by academia and the government will be necessary to identify fraud in the cultivated meat industry.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeSans objet
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

Citations36
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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