Strengthening regulatory compliance in the U.S. food industry to support health system resilience and public health preparedness
Notice bibliographique
Résumé
Foodborne illnesses continue to pose a significant threat to public health in the United States, with regulatory lapses in food production and distribution contributing to widespread outbreaks that strain already burdened healthcare systems. Incidents involving E. coli, Listeria monocytogenes, and Salmonella have highlighted critical vulnerabilities in the nation’s food safety infrastructure, resulting in increased hospital admissions, emergency response activation, and disruption of healthcare services. These failures reveal the urgent need to reframe food safety not only as a regulatory concern but as a critical component of public health preparedness and health system resilience. This paper examines the cascading impact of regulatory non-compliance in the U.S. food industry on health system capacity, especially during outbreaks and emergencies. It analyzes systemic gaps in current compliance frameworks and identifies missed opportunities to mitigate preventable health crises through stronger regulatory mechanisms. Drawing on real-world case studies, we demonstrate how insufficient inspections, inconsistent enforcement, and a fragmented compliance ecosystem undermine both food security and public health readiness. To address these challenges, we propose a multi-pronged strategy to strengthen regulatory compliance through enhanced digital audits, predictive analytics, workforce training, and integration of real-time monitoring technologies. These tools not only improve risk forecasting and outbreak prevention but also contribute to the agility and responsiveness of health systems during crises. Furthermore, we present actionable policy recommendations for federal and state agencies, emphasizing the alignment of food regulatory functions with national public health preparedness goals. By modernizing food safety oversight and embedding it within the framework of public health resilience, the U.S. can more effectively safeguard communities, reduce economic disruptions, and build a future-ready health system capable of withstanding both biological threats and systemic shocks. Keywords: Food Safety Surveillance, Public Health Integration, Risk Assessment, Regulatory Compliance.
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 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 | 0,033 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».