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Enregistrement W1970877440 · doi:10.1155/2012/746125

Food Production and Processing Considerations of Allergenic Food Ingredients: A Review

2011· review· en· W1970877440 sur OpenAlexaff
Pedro A. Alvarez, Joyce I. Boye

Notice bibliographique

RevueJournal of Allergy · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood processingBusinessFood safetyProduction (economics)Food productsBiotechnologyFood allergensDeclarationEnvironmental healthRisk analysis (engineering)AllergenMedicineFood scienceAllergyComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although most consumers show no adverse symptoms to food allergens, health consequences for sensitized individuals can be very serious. As a result, the Codex General Standard for the Labelling of Prepackaged Foods has specified a series of allergenic ingredients/substances requiring mandatory declaration when present in processed prepackaged food products. Countries adhering to international standards are required to observe this minimum of eight substances, but additional priority allergens are included in the list in some countries. Enforcement agencies have traditionally focused their effort on surveillance of prepackaged goods, but there is a growing need to apply a bottom-up approach to allergen risk management in food manufacturing starting from primary food processing operations in order to minimize the possibility of allergen contamination in finished products. The present paper aims to review food production considerations that impact allergen risk management, and it is directed mainly to food manufacturers and policy makers. Furthermore, a series of food ingredients and the allergenic fractions identified from them, as well as the current methodology used for detection of these allergenic foods, is provided.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,252 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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