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Enregistrement W4409054538 · doi:10.1007/s44187-025-00374-x

Evaluation and prioritization of food safety risks in the Nigerian red meat industry

2025· article· en· W4409054538 sur OpenAlexaff
Ismail Ayoade Odetokun, Damilola Christiana Olawoye, Akeem Adebola Bakare, Tajudeen Opeyemi Isola, Nma Bida Alhaji, Oluwadamilola Abiodun-Adewusi, Taiwo Adeniyi Adewoye, Hama Cissé, Ibraheem Ghali-Mohammed

Notice bibliographique

RevueDiscover Food · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensGovernment of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood safetyPrioritizationBusinessRed meatFood industryFood packagingRisk analysis (engineering)Food scienceBiologyProcess management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food safety is a global concern, particularly in developing countries like Nigeria. Hence, this study aims to identify and rank food safety priorities in the red meat industry in Ilorin, Northcentral Nigeria, as a first step towards targeting interventions and resource allocation. A cross-sectional study involved 496 participants in various roles within the red meat industry, including butchers, meat traders, veterinarians, and others. Data were collected through a structured questionnaire administered over eight months in ten slaughterhouses and slaughter slabs in Ilorin. The study assessed knowledge about major concerns on food safety and ranked these concerns based on perceived importance by the participants. The study revealed that 89.5% of 496 participants were aware of food safety, with less than 40.0% having received formal training. However, >85% of participants were aware of contamination risks during carcass processing, and sanitation practices needed more consistency. Participants ranked antemortem and postmortem inspections as the most critical concerns (48.8 and 26.7%, respectively) and meat handling by retailers (0.42%) as the least important concerns. Socio-demographic factors such as age, gender, years of experience, level of education, and role within the industry significantly influenced participants' knowledge and prioritization of food safety issues. The findings indicate a need for a comprehensive training program tailored to the diverse roles within the red meat industry. Improvements in sanitation, transportation, storage, and regular inspections are recommended to enhance food safety standards. These efforts aim to mitigate the risks associated with foodborne diseases while improving red meat products' quality. However, the gap between intent and actual outcomes underscores the need for effective implementation and continuous monitoring of food safety practices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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