Health risk assessment of ochratoxin A for all age-sex strata in a market economy
Notice bibliographique
Résumé
In order to manage risk of ochratoxin A (OTA) in foods, we re-evaluated the tolerable daily intake (TDI), derived the negligible cancer risk intake (NCRI), and conducted a probabilistic risk assessment. A new approach was developed to derive 'usual' probabilistic exposure in the presence of highly variable occurrence data, such as encountered with low levels of OTA. Canadian occurrence data were used for various raw food commodities or finished foods and were combined with US Department of Agriculture (USDA) food consumption data, which included data on infants and young children. Both variability and uncertainty in input data were considered in the resulting exposure estimates for various age/sex strata. Most people were exposed to OTA on a daily basis. Mean adjusted exposures for all age-sex groups were generally below the NCRI of 4 ng OTA kg bw(-1), except for 1-4-year-olds as a result of their lower body weight. For children, the major contributors of OTA were wheat-based foods followed by oats, rice, and raisins. Beer, coffee, and wine also contributed to total OTA exposure in older individuals. Predicted exposure to OTA decreased when European Commission maximum limits were applied to the occurrence data. The impact on risk for regular eaters of specific commodities was also examined.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».