Baseline levels of melamine in food items sold in Canada. II. Egg, soy, vegetable, fish and shrimp products
Notice bibliographique
Résumé
A variety of egg-containing, soy-based, fish, shrimp and vegetable products sold in Canada were analysed for melamine (MEL) using a sensitive solid-phase extraction LC-MS/MS analytical method. MEL was detected above the method quantification limit of 0.004 mg/kg in 98 of the 378 samples analysed. Concentrations in the various food product groups ranged 0.00507-0.247 mg/kg (egg-containing items), 0.00408-0.0479 mg/kg (soy-based meat substitutes), 0.00409-1.10 mg/kg (fish and shrimp products), and 0.00464-0.688 mg/kg (vegetable products). MEL was detected less frequently in egg- and soy-containing products. The presence of MEL in most of the Canadian Total Diet Study shrimp composites collected after 2001 suggested the residues in shrimp were caused by a relatively recent exposure to MEL. All concentrations of MEL reported were lower than the 2.5 mg/kg interim standard established for MEL in items containing milk and milk-derived ingredients and the respective maximum residue limits for cyromazine and its metabolite, melamine, in vegetables set by the Canadian Government (2009; http://www.hc-sc.gc.ca/fn-an/securit/chem-chim/melamine/qa-melamine-qr-eng.php#8 ). The consumption of foods containing these low levels of MEL does not constitute a health risk for consumers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».