La responsabilita del produttore alimentare per danni da obesita
Bibliographic record
Abstract
La diffusione dell’obesità nei paesi occidentali, con conseguente aumento dei rischi per la salute delle persone, ha posto il problema dell’individuazione di strumenti atti a contrastare il fenomeno. Negli Stati Uniti, l’esperienza delle azioni intentate nei confronti delle multinazionali del cibo ha indotto i produttori ad immettere sul mercato alimenti piú salutari e ad educare i consumatori. Il trapianto del modello della fast food litigation in Italia deve, tuttavia, fare i conti con le peculiarità del nostro sistema di responsabilità civile. Appurato che la commercializzazione di alimenti nocivi è riconducibile al paradigma della responsabilità del produttore, occorre dissipare i dubbi circa la prova del difetto e del nesso eziologico, nonché indagare la rilevanza dell’assunzione del rischio da parte del consumatore come causa di esclusione della responsabilità. Valutando l’opportunità di rimettere la regolazione dell’obesità alla legislazione o al contenzioso, emerge la natura polifunzionale della responsabilità civile, idonea a realizzare non soltanto funzioni compensative, ma anche punitive, deterrenti ed educative, incentivando l’adozione di misure di sicurezza e qualità e orientando i consumatori verso scelte piú consapevoli.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".