Digital tools and technologies used in food fortification: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Food fortification (i.e., industrial fortification and biofortification) increases the micronutrient content of foods to improve population nutrition. Implementing effective fortification programs requires the generation and use of data to inform decision making. The use of digital tools and technologies (DTTs) for such purposes in broader nutrition programs is growing; however, there is limited consolidation of those used in fortification. This scoping review aimed to identify and describe DTTs used in fortification programs. We searched peer-reviewed and gray literature and conducted 17 stakeholder surveys. We then mapped DTTs identified against the fortification and nutrition data value chains. Of 11,741 articles identified, 158 met the inclusion criteria. From the included articles and stakeholder surveys, 125 DTTs were identified across three categories: software and tooling (n = 58), data and information lifecycle (n = 50), and hardware and infrastructure (n = 17). Gaps were identified in processing, post-harvest storage, aggregation, and transport nodes of the fortification value chain, and data prioritization, translation/dissemination, and decision-making nodes of the nutrition data value chain. DTTs have the potential to address challenges faced by fortification stakeholders to generate and use data to improve program decision making and nutritional impact. Further work is needed to standardize terminology, identify relevant DTTs from other sectors, and explore stakeholder needs.
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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 | 0,011 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».