Technologies to Enhance Food Safety for Food Produced in Space Environments – A Review
Notice bibliographique
Résumé
Food safety during space missions is a critical concern that encompasses the challenges of food preservation, preparation and consumption. Additional research and development are required to address the unique set of food safety challenges that space-based plant cultivation systems, which enable the production of fresh fruits and vegetables in situ, present. For example, in the unique conditions of space, where factors such as microgravity and limited resources redefine the parameters for food production and preservation, the risk of microbial contamination and the proliferation of pathogens present a significant challenge to astronaut health and mission success. Contaminant monitoring systems and control methods must be developed to assess the safety of extraterrestrial produced food and ensure that the presence of any microbial contaminants is eliminated. This review summarises progress towards detection technologies and control methods that could be implemented to improve the safety of food being produced in space. These approaches include diagnostic platforms for microbial profiling and detection, including genomic sequencing approaches (e.g., biomolecular sequencer, MinION, swab to sequencer platform, and PCR-based approaches) and physical control methods (e.g., thermal, irradiation, and cold plasma) currently in use on the International Space Station or being adapted for spaceflight conditions. While these diagnostic technologies and control methods are being investigated for space applications, additional research and development is likely to benefit food safety practices and protocols terrestrially.
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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 | 0,003 | 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».