Smart technology for public health: reshaping the future of food safety
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The food consumed globally, a fundamental element of life, is under threat from the rising complexities of modern supply chains and global distribution networks. As these networks expand, so do the risks of contamination, quality degradation, and safety breaches, jeopardizing billions of lives and eroding trust in the global food supply. This paper explores how smart technologies—blockchain, artificial intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and digital twins—are reshaping food safety through transparency, real-time monitoring, and predictive risk management. Key case studies illustrate their implementation and impact, including blockchain's role in rapid traceability, AI's predictive risk assessment capabilities, IoT's support for continuous monitoring, and digital twins' predictive simulations to prevent hazards. These tools collectively promote sustainability, operational efficiency, and consumer trust. Yet, widespread adoption remains challenged by technical, financial, and regulatory barriers. This review also tackles the socio-economic implications of smart technologies in food safety, highlighting disparities in technology access, particularly in developing regions. A systematic literature search using databases such as Scopus and Web of Science were conducted to synthesize peer-reviewed studies, industry reports, and case examples over the last decade. By integrating technical advances with socio-economic insights, this work offers a holistic perspective on the smart tech transformation in food safety. Accordingly, it presents a call to action for policymakers, industry stakeholders, and researchers to build a resilient, inclusive, and technology-enabled global food safety system—one that ensures every meal is safe, high-quality, and reflective of the power of innovation and cooperation.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle