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Enregistrement W7137601268

Segurança alimentar e fortificação de alimentos à base de polpa de café em tempos de pandemia

2022· article· es· W7137601268 sur OpenAlexaff
Carmen Luisa Marín Tello, Franklin Fernández-Sánchez, Paola Rodriguez Cruzado, Catherine Salcedo Robles, Cindy Morán, Albert Cerna López, Iván Gonzáles Puetate, Violeta Cecilia Malpartida Tello, César Sánchez Marín, Lorena Zelada Castillo, Alexander Vásquez Arqueros, Amandio Vieira

Notice bibliographique

RevueMagazine Portal Bibliotech Digital (Universidad Nacional de Colombia) · 2022
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood fortificationFood securityMalnutritionFood supplySupply chainFood safetyFood chain
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The COVID-19 pandemic caused human losses, tensions in medical care, the economy and other social systems. Objective: To collect information on food safety and fortification of foods based on coffee pulp, considering that good nutrition counteracts infections. Methodology: Literature in SciELO and SCOPUS bases was analyzed, restricting search terms to food safety, COVID-19, block chain technology, food supply, micronutrients, regulation, iron fortification with emphasis on coffee pulp-based products. Results: In times of pandemic and other disasters, one of the factors that affect the response of a host to the virus is nutrition. The importance of food security is recognized with proposals especially in countries with high rates of malnutrition and anemia, for the fortification of common foods to contribute to guaranteeing nutritional adequacy as part of the governments’ responses, especially in impoverished rural and urban areas, considering food supply systems with block or Block Chain technology. Conclusion: The fortification of food products based on coffee pulp and their supply using block chain could be a response strategy to the consequences of the pandemic.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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