Leveraging Blockchain Technology to Improve Traceability in Organic Food Supply Chain Management Using Deep Learning Technique
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring traceability in the organic food supply chain (OFSC) remains a critical challenge due to the high susceptibility of organic labels to fraud, inefficient documentation, and fragmented stakeholder systems. In this paper, the authors introduce a hybrid architecture that combines the blockchain technology solution with a deep learning framework that combines GRU and Transformer to improve end-to-end traceability, detect fraud, and build trust in the OFSC ecosystem. The layer of a blockchain, developed based on Hyperledger Fabric, provides the ability to record the transactions of a supply chain in an immutable way with the help of smart contracts and data anchoring. Meanwhile, the deep learning model operates on both temporal (e.g. timestamps, GPS) and spatial (e.g. shipping routes, environmental conditions) information to validate the trace paths and realize anomalies in the real time. The experimental analysis of the supply chain across various nodes shows that the proposed GRU + Transformer model gave an accuracy of 97.34%, precision of 95.81, and an F1-score of 92.55%- it was more than the classic models of LSTM (91.64) and CNN (91.21). The blockchain infrastructure ensured a steady throughput of more than 230 TPS and reduced detection latency to less than 2 seconds in giving the important events such as dispatch and retail scan. The solution provides a privacy-sensitive, scalable, and auditable mechanism of tracing organic products. It makes sure of adhering to certification standards yet it has the ability to give the stakeholders clear and smart monitoring tools. The combination of AI and blockchain does not only guarantee the absence of tampering of the data but also allows the real-time validation prior to commitment to permanent ledgers. Further development will expand this architecture to cross-border organic trade, cross-border federated learning of farm-specific models, and combine it with decentralized identifiers (DIDs) to ensure consumer trust.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».