Milk and meat safety in Nepal: addressing challenges and exploring solutions
Notice bibliographique
Résumé
The transmission of zoonotic diseases through animal-derived food products poses a significant global public health challenge, with contaminated milk and meat serving as major transmission pathways. In Nepal, the growing consumption of these products has amplified the risk of foodborne illnesses, largely due to widespread bacterial contamination. This review systematically explores the prevalence, distribution, and public health significance of key bacterial pathogens- including Salmonella, Escherichia coli , Shigella , Staphylococcus aureus , Brucella , Bacillus cereus , Mycobacterium tuberculosis , and Campylobacter in Nepalese milk and meat products. The analysis identifies major contributing factors: inadequate hygiene and sanitation practices, weak regulatory frameworks, insufficient infrastructure, excessive antibiotic usage, and limited public awareness. The high levels of bacterial contamination, coupled with the emergence of antibiotic-resistant strains, underscore the urgency for strategic interventions. Recommended measures include strict enforcement of hygiene and sanitation standards, strengthening regulatory policies, enhancing infrastructure, comprehensive public education campaigns, and prudent antibiotic stewardship. Implementation of these strategies is imperative to improve food safety, protect public health, and mitigate the risks posed by bacterial zoonotic diseases in Nepal.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».