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Enregistrement W4399915107 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e33509

Cell-based fish production case study for developing a food safety plan

2024· review· en· W4399915107 sur OpenAlexaff
Reza Ovissipour, Xu Yang, Yadira Tejeda Saldana, David L. Kaplan, Nitin Nitin, Alex Shirazi, Bill Chirdon, Wendy White, Barbara Rasco

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensCochrane
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésFood safetyBusinessFood processingAgricultureBiotechnologyFood industryProduction (economics)Resource (disambiguation)PopulationEnvironmental planningFood scienceEnvironmental healthGeographyBiologyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the expanding global population and finite resources, it is imperative to explore alternative technologies for food production. These technologies play a crucial role in ensuring the provision of safe, nutritious, and sustainable food options to meet the growing demand. Cellular agriculture plays an important in developing an alternative method for developing food products. While, cellular agriculture is emerging rapidly, food safety aspects and regulatory frameworks stayed behind. Despite developing several regulatory framework papers on cellular agriculture, there is no systematic approach for developing a comprehensive food safety plan (FSP), particularly for cultivated seafood. Thus, the overall goal of this article is to develop a FSP for cultivated seafood. The main differences between the food safety plan for cultivated seafood and the conventional seafood industries were the number of allergens in cultivated seafood products, including soy, wheat, and fish cells, compared to only fish for the conventional seafood industry. In addition, there are several hazards associated with mycoplasma in cultivated seafood, which should be considered. This guidance intends to help regulatory agencies, food safety experts, startup companies, and the cultivated seafood industry by providing a valuable platform to develop regulations, guidance, and food safety plans applicable to most cultivated seafood companies. This article will also help the industry to identify the hazards in their processing line and develop preventive controls, and as a comprehensive food safety plan, it could be easily adapted for other cultivated seafood products. This guidance applied systematic approaches to developing food safety plans using cell culture, pharmaceuticals, fermentation, seafood, meat, and aquaponics safety plans, collaborating with experts with different backgrounds, and working closely with the conventional and cultivated meat and seafood industries.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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