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J-GLOBAL ID：201802246212827156   整理番号：18A1308715

テキストマイニングに基づく食品不正メディアモニタリングシステムの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of food fraud media monitoring system based on text mining

著者 (6件)： Bouzembrak Y. (RIKILT Wageningen University and Research, Akkermaalsbos 2, 6708 PD, Wageningen, The Netherlands) ,  Steen B. (RIKILT Wageningen University and Research, Akkermaalsbos 2, 6708 PD, Wageningen, The Netherlands) ,  Neslo R. (Julius Centre for Health Sciences and Primary Care, University Medical Centre Utrecht, Utrecht, The Netherlands) ,  Linge J. (European Commission - Joint Research Centre (JRC), Ispra, VA, Italy) ,  Mojtahed V. (Fera Science Ltd., York, YO41 1LZ, UK) ,  Marvin H.J.P. (RIKILT Wageningen University and Research, Akkermaalsbos 2, 6708 PD, Wageningen, The Netherlands)
資料名： Food Control  (Food Control)
巻： 93  ページ： 283-296  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0246A  ISSN： 0956-7135  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 食品fraudは,その重要性を認識する文献の成長体にかなりの注目を集めている。食品fraudに関するメディア報告を収集するシステムは存在しない。本研究では,欧州メディア監視装置(EMM)によって提供されたインフラストラクチャを使用し,特にこの目的のためにMedISysポータルを使用した。著者らは,媒体中で世界的に公表されている食品fraud報告を収集し,処理し,提示する食品fraudツール(MedISys-FF)を開発した。MedISys-FFは10分24/7毎に更新される。食品のfraud報告は,MedISys-FFを用いて16か月間(2014年9月~2015年12月)に収集され,食品および飼料(RASFF),経済的に運動する添加データベース(EMA)およびHorizonScanに対するRapid Alertで発表された食品のfraud報告に対してベンチマーキングされた。結果は,MedISys-FFが,高い関連性>75%を有する食品fraud出版物を収集し,培地における最高の4つの最も報告されているfradul商品は,1)肉,2)海産物,3)牛乳,およびiv)アルコールであることを示した。これらのトップストーリーはRASFFとEMAで見られるものと一致するが,周波数の差は明らかである。収集された論文の分析は,起源国における食品の不正な問題を理解するのを助けることができ,食品供給チェーンにおける食品のfraudを検出するための制御対策の開発を容易にすることができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 監視装置 ,  刊行物 ,  偽和 ,  媒質 ,  インフラストラクチャー ,  データベース ,  ヨーロッパ ,  *食品 ,  周波数 ,  走査 ,  牛乳
準シソーラス用語： サプライチェーン ,  ベンチマーキング ,  ポータルサイト ,  *テキストマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Rasff ,  EMA ,  MEDISYS ,  水平走査 ,  食品の偽和

分類 (2件)： 食品衛生一般  (FJ01051H) ,  食品の検査・取締り  (FJ01054G)

タイトルに関連する用語 (3件)： テキストマイニング ,  食品 ,  開発