MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7160074745 · doi:10.13590/j.cjfh.2025.04.010

Comparative analysis of management models for disinfected tableware (drinking utensils) at home and abroad

2025· article· zh· W7160074745 sur OpenAlexaboutno aff
Yidan Wang, RUAN Guangfeng, ZHU Lei, Chu Yibing, XING Hang, ZHANG Hong

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Languezh
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPromotion (chess)Service (business)Order (exchange)Process (computing)Risk assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectiveTo compare the management models for disinfected tableware (drinking utensils) in countries and regions such as the United States, Canada, Australia,European Union, Japan and China. Analyze the similarities and differences in the management models for disinfecting tableware (drinking utensils) among these countries to provide references and basis for the risk management of disinfected tableware (drinking utensils) in our country.MethodsCollect laws, regulations and guidelines related to the disinfection disinfected tableware (drinking utensils) from various countries and regions, sort out and analyze the requirements for cleaning and disinfection procedures of disinfecting tableware (drinking utensils), and compare the similarities and differences.ResultsAll countries have standardized requirements for the cleaning and disinfection process of tableware(drinking utensils),as well as the use of disinfectants. Except for China, no other countries have set limits on microbiological and physicochemical indicators for disinfected tableware.ConclusionIt is suggested to further improve the relevant standards for disinfected tableware (drinking utensils) in China, strengthen the promotion and improvement of standards for disinfected tableware (drinking utensils),enhance supervision and regulatory measures, and strengthen the awareness of corporate responsibility, in order to promote the healthy development of the catering service industry.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,358 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetRecycling and Waste Management TechniquesTravaux en français237 207