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Enregistrement W7037929336

A generic model for risk-based food inspection in Canada: assessment of initial biological hazards and risk ranking for inspection

2014· dissertation· en· W7037929336 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaCanadian Food Inspection Agency
Mots-clésNucleofectionTSG101HyporeflexiaGestational periodDiafiltrationProteogenomicsDemotionProtein isoform
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Risk-based inspection provides a framework whereby inspection resources can be prioritized and targeted towards foods that pose the highest risk to human health. To provide a risk assessment of the initial biological hazards associated with foods consumed, criteria related to hazard identification, hazard characterization and exposure assessment were developed for all foods inspected by the Canadian Food Inspection Agency.Using Canadian scientific data, food-pathogen pairs most responsible for foodborne illness were developed and ranked. To characterize the overall population burden of these food-pathogen pairs, a model adapted from the European Food Safety Authority (EFSA) was developed which incorporated criteria related to pathogen characteristics and probability of exposure of humans by food.The top risk-ranked food-pathogen pairs were Campylobacter spp. and poultry, pathogenic Escherichia coli and beef, Salmonella spp. and poultry, Salmonella spp. and produce, and Campylobacter spp. and dairy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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