mtmt
Magyar Tudományos Művek Tára
XML
JSON
Átlépés a keresőbe
In English
Idézők
/
Idézések
Emerging risk identification in the food chain – A systematic procedure and data analytical options
Farkas, Z. [Farkas, Zsuzsa (élelmiszerbiztonság), szerző] Digitális Élelmiszerlánc Oktatási, Kutatási, Fe... (ÁTE); Fertőző Állatbetegségek, Antimikrobiális Rezisz... (ÁTE)
;
Országh, E. ✉ [Országh, Erika (egészség-gazdaságtan), szerző] Digitális Élelmiszerlánc Oktatási, Kutatási, Fe... (ÁTE); Fertőző Állatbetegségek, Antimikrobiális Rezisz... (ÁTE)
;
Engelhardt, T. [Engelhardt, Tekla (élelmiszermikrobi...), szerző] Digitális Élelmiszerlánc Oktatási, Kutatási, Fe... (ÁTE); Fertőző Állatbetegségek, Antimikrobiális Rezisz... (ÁTE)
;
Zentai, A. [Zentai, Andrea (élelmiszerbiztonság), szerző] Digitális Élelmiszerlánc Oktatási, Kutatási, Fe... (ÁTE)
;
Süth, M. [Süth, Miklós (élelmiszerlánc-bi...), szerző] Digitális Élelmiszerlánc Oktatási, Kutatási, Fe... (ÁTE); Fertőző Állatbetegségek, Antimikrobiális Rezisz... (ÁTE)
;
Csorba, S. [Csorba, Szilveszter (Talajtudományok, ...), szerző] Digitális Élelmiszerlánc Oktatási, Kutatási, Fe... (ÁTE); Fertőző Állatbetegségek, Antimikrobiális Rezisz... (ÁTE)
;
Jóźwiak, Á. [Józwiak, Ákos Bernard (Élelmiszer-biztonság), szerző] Digitális Élelmiszerlánc Oktatási, Kutatási, Fe... (ÁTE); Fertőző Állatbetegségek, Antimikrobiális Rezisz... (ÁTE)
Angol nyelvű Szakcikk (Folyóiratcikk) Tudományos
Megjelent:
INNOVATIVE FOOD SCIENCE & EMERGING TECHNOLOGIES 1466-8564 1878-5522
86
Paper: 103366
2023
SJR Scopus - Food Science: D1
Azonosítók
MTMT: 33812357
DOI:
10.1016/j.ifset.2023.103366
WoS:
000998784000001
Scopus:
85154029924
Támogatások:
(RRF-2.3.1-21-2022-00001)
Szakterületek:
Állatorvosi tudományok
Élelmiszerbiztonság
Systematic screening for risks emerging in the food chain is essential for the protection of consumer health, however, timely identification of risks is not a trivial task because of the data and information gaps. By creating automated or semi-automated algorithms, a large amount of information can be pre-processed which helps experts to filter for the actual emerging risks that need further assessment. The present study gives an overview on the possible data analytical approaches that can be used for emerging risk screening and presents a practically applicable process management system. By using these methods, 58 emerging risks classified into 10 topics have been identified in 2020 and 2021 with the focus on Hungary and the European Union. The main goal is to aid authorities and industry in preparedness and timely acting to avoid or mitigate future risks. Experiences and limitations of the system and future directions are also presented. © 2023 The Authors
Idézők (2)
Idézett közlemények (2)
Hivatkozás stílusok:
IEEE
ACM
APA
Chicago
Harvard
CSL
Másolás
Nyomtatás
2025-05-15 05:42
×
Lista exportálása irodalomjegyzékként
Hivatkozás stílusok:
IEEE
ACM
APA
Chicago
Harvard
Nyomtatás
Másolás