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Enregistrement W2024216641 · doi:10.1007/s00216-009-2943-1

Emerging analytical methods to determine gluten markers in processed foods—method development in support of standard setting

2009· article· en· W2024216641 sur OpenAlexaffabout
Dorcas Weber, Chantal Cléroux, Samuel Benrejeb Godefroy

Notice bibliographique

RevueAnalytical and Bioanalytical Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlutenDeclarationBiotechnologyRisk analysis (engineering)Computer scienceBusinessFood scienceChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The availability of analytical methods to detect and determine levels of markers of priority allergens in foods is of the utmost importance to support standard setting initiatives, the development of compliance and enforcement activities, as well as to provide guidance to industry on implementation of quality control practices, ensuring the effectiveness of allergen-related sanitation techniques. This paper describes the development and implementation of a mass-spectrometry-based technique to determine markers for individual sources of gluten in beer products. This methodology was shown to answer the requirements of Health Canada's proposed labeling standard for individual gluten source declaration, in order to achieve its policy objectives (i.e., protection of sensitive consumers, while promoting choice). Minimal sample work-up was required and the results obtained by ELISA were further complemented using the LC-MS/MS method. This paper aims to demonstrate the feasibility of alternative techniques to ELISA-based methodologies to determine allergen and gluten markers in food.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,363 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations44
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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