Common and Potential Emerging Foodborne Viruses: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Human viruses and viruses from animals can cause illnesses in humans after the consumption of contaminated food or water. Contamination may occur during preparation by infected food handlers, during food production because of unsuitably controlled working conditions, or following the consumption of animal-based foods contaminated by a zoonotic virus. This review discussed the recent information available on the general and clinical characteristics of viruses, viral foodborne outbreaks and control strategies to prevent the viral contamination of food products and water. Viruses are responsible for the greatest number of illnesses from outbreaks caused by food, and risk assessment experts regard them as a high food safety priority. This concern is well founded, since a significant increase in viral foodborne outbreaks has occurred over the past 20 years. Norovirus, hepatitis A and E viruses, rotavirus, astrovirus, adenovirus, and sapovirus are the major common viruses associated with water or foodborne illness outbreaks. It is also suspected that many human viruses including Aichi virus, Nipah virus, tick-borne encephalitis virus, H5N1 avian influenza viruses, and coronaviruses (SARS-CoV-1, SARS-CoV-2 and MERS-CoV) also have the potential to be transmitted via food products. It is evident that the adoption of strict hygienic food processing measures from farm to table is required to prevent viruses from contaminating our food.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».