Identifying climate mitigation and adaptation strategies for protection of preharvest food safety: A rapid review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Climate change is predicted to impact the occurrence, range, and survival of biological and chemical contaminants of preharvest foods. Consequently, this projection can drive increases in food- and water-borne disease outbreaks globally. Climate-sensitive contaminants frequently occur at the preharvest stage, where foods experience higher environmental exposure and vulnerability to extreme weather events. Prevention and reduction of negative climate-related preharvest food safety risks can be facilitated through climate-specific mitigation and adaptation strategies, allowing agri-food industries globally to build climate resilience and support the production of safe foods. To our knowledge, no review has been executed to collect and synthesize global methods to mitigate and adapt to projected climate-vulnerable preharvest food safety risks. Objectives: The objective of this rapid review is to identify the extent and types of climate mitigation and adaptation strategies described in the literature and discuss how these strategies can protect preharvest foods from climate-sensitive food safety risks. Methods: Preliminary searches of CAB International (CABI), Web of Science, and Google were completed to develop a list of relevant search terms and CABI thesaurus index terms. The final list of search terms will be used to search two databases: CAB Abstracts and Web of Science. A grey literature search will also be conducted by searching Google, ProQuest Dissertations & Theses, and various relevant international and intergovernmental organizations. All retrieved articles will be uploaded and managed using Covidence. Two independent reviewers will screen the titles and abstracts of all articles, followed by a full-text screening of the selected articles. Data from the articles that pass both levels of screening will be extracted using a data extraction form. Data will be synthesized and presented using graphical and tabular formats. Discussion: This rapid review protocol describes the developed review methods utilized to ensure the comprehensive retrieval of relevant sources that identify climate mitigation and adaptation strategies proposed or implemented to prevent biological and chemical contamination of preharvest foods. Publication retrieval occurs on a global scale in this rapid review protocol; however, the results will serve as a framework for decision-makers in Canadian agri-food and public health industries to protect relevant preharvest foods in Canada, as well as the health and safety of Canadians.
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 | 0,087 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,016 |
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 ».