IoT-Enabled Biosensors in Food Packaging: A Breakthrough in Food Safety for Monitoring Risks in Real Time
Notice bibliographique
Résumé
The integration of biosensors and the Internet of Things (IoT) in food packaging is gaining significant interest in rapidly enhancing food safety and traceability worldwide. Currently, the IoT is one of the most intriguing topics in the digital and virtual world. Biosensors can be integrated into food packaging to monitor, sense, and identify early signs of food spoilage or freshness. When coupled with the IoT, these biosensors can contribute to data transmission via IoT networks, providing real-time insights into food storage and transportation conditions for stakeholders across each stage of the food supply chain, facilitating proactive decision-making practices. The technologies of combining biosensors with IoT could leverage artificial intelligence (AI) to enhance food safety, quality, and security in food industries, compared to conventional existing food inspection technologies, which are limited to assessing weight, volume, color, and physical appearance. This review focused on highlighting the latest and existing advancements, identifying the knowledge gaps in the applications of biosensors and the IoT, and exploring their opportunities to shape future food packaging, particularly in the context of 21st-century food safety. The review also aims to investigate the role of the IoT in creating smart food ecosystems and examines how data transmitted from biosensors to IoT systems can be stored in cloud-based platforms, in addition to addressing upcoming research challenges. Concerns of data privacy, security, and regulatory compliance in implementing the IoT and biosensors for food packaging are also addressed, along with potential solutions to overcome these barriers.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».