Examination of the food safety system in the state of Qatar / by Allan Stirling
Notice bibliographique
Résumé
Foodbome illness continues to be endemic in our global environment. Protecting the \nhuman host from exposure to foodbome pathogens and reducing the incidence of foodbome \nillness are the central goals of established food safety intervention programs at national levels. \nFoodbome illness is a significant contributor to morbidity figures and has a major economic \nimpact on global health care systems. For example, foodbome surveillance activities in the \nUnited States state that, "foodbome illnesses affect 6 to 80 million persons, cause 9, 000 deaths \nand cost an estimated 5 billion U.S. dollars annually? (Altekmse, Cohen, Swerdlow, 1997). \nMoreover, the consequences of foodbome illness in the public food service sector have an \nimpact on foodservice workers, the foodservice industry and the community. \nIf a business is implicated in a case of foodbome illness it can result in financial loss \nbecause of bad publicity and the subsequent loss of business, increased insurance premiums, a \nloss of consumer trust in the food supply and distrust in public health authorities responsible for \nthe protection of population health. ?In Canada, as many as 8.5 million Canadians \n(approximately 1 in 4 persons) are estimated to develop foodbome illness resulting in the \nhospitalization of 39 000 people and as many as 600 deaths? (Canadian Restaurant and \nFoodservices Association, 2003). The resultant burden on the health care system has been \nestimated at approximately 2 billion dollars annually (Canadian Restaurant and Foodservices \nAssociation, 2003). ?The majority of enteric disease is mild and requires only a day or two of \nreduced activities; however, these cases pose a significant burden due to lost of productivity and \nother related costs. In Ontario, about 1 in 313 cases of enteric disease are reported to the province through passive disease surveillance? (Majowicz, et al., 2004) suggesting that many \ncases are overlooked or ignored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».