Food risk assessment in the farm-to-table continuum: report from the conference on good hygiene practices to ensure food safety
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Foodborne diseases (FBDs) are a major worldwide public health concern. In the current context of globalization, it has become crucial to establish effective collaboration between countries to reduce the incidence of FBDs, by creating knowledge-sharing activities to address this challenge. However, despite the importance of this subject, there are limited opportunities for researchers from French-speaking countries to meet and exchange expertise in this field. Researchers from the Faculty of Veterinary Medicine of the Université de Montréal (Canada) and from the Faculty of Science, University of Abdelmalek Essaadi (Morocco) took the initiative to organize the first French-speaking edition of the conference on Good Hygiene Practices to Ensure Food Safety , that was held virtually on May 25 and 26, 2022. Attendees ( n = 122) came from academic, food processing and government sectors. The conference was a great opportunity to showcase the practical application of the risk analysis paradigm, with concrete examples of food hazards, as well as the use of the latest high-throughput sequencing technologies as a tool for source attribution and molecular typing of some of the most important foodborne pathogens. In addition, the conference created a valuable forum for the exchange of knowledge between international food safety experts, particularly with respect to Canadian regulations compared with those of other countries. Interestingly, following the success of this first edition, the conference’s scientific committee has decided to continue organizing this event on a biannual basis, to provide a unique forum for French-speaking researchers to learn about the latest advances in food safety.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle