Exploration of the known foodborne enteric health risks associated with plant-based and/or simulated meat, poultry, and seafood products: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background \nFoodborne enteric pathogens significantly contribute to the number of illnesses, hospitalizations, and deaths in Canada, affecting approximately 4 million Canadians annually. The FoodNet Canada program employs active surveillance of human, water, farm, and retail (meat and produce) sources to identify the burden of enteric disease on Canadian communities. Despite the increasing popularity of plant-based and simulated meat, poultry and seafood globally, little is known about the risk of enteric illness associated with these products. Hence, this scoping review aims to explore the available literature and determine the following: (i) the current understanding of global foodborne health risks associated with plant-based and simulated meat, poultry, and seafood products; (ii) the enteric pathogens of concern associated with these products; and (iii) the utility of adding these products to the retail surveillance component of FoodNet Canada. \nMethods/Design \nScreening will be conducted in two phases based on the determined eligibility criteria. Both primary research and grey literature, in English or French, detailing either a study, an outbreak, a recall, or a contamination event due to an enteric pathogen for plant-based/simulated meats, poultry, or seafood products will be considered for inclusion. There are no inclusion criteria based on the type of article included. Searches will be conducted in PubMed ®, Scopus ®, Embase ®, and Web of Science TM. Grey literature sources such as Google Scholar and the websites of relevant international public health and food safety organizations will also be searched. \nCharting Methods \nData charting will include the following: study characteristics; identification of the enteric pathogens; classification of the affected product as either plant-based or simulated meat/poultry/seafood; cause of product contamination; and other applicable characteristics associated with the outbreak, recall, or risk of the product. Findings will be summarized through narrative synthesis and presented through a series of tables and figures.
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 | 0,060 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,008 |
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 ».