Gluten contamination of cereal foods in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Summary Persons suffering from celiac disease (CD) must avoid foods containing gluten or those contaminated with wheat, barley, or rye. This study was designed to estimate gluten contamination of cereal‐based foods available in Canada, whether labelled gluten‐free or not. About half of the 148 foods sampled were labelled as gluten‐free. According to R5‐enzyme‐linked immunosorbent assay (ELISA), twenty‐three cereal‐based foods (or 15%) contained more than 20 mg of gluten per kg, including sixteen regular and seven gluten‐free foods, the latter being the least contaminated. When used in combination with R5‐ELISA, AOAC‐ELISA (not detecting barley) was a simple and efficient tool to roughly estimate the nature of the gluten contamination, which was later confirmed by real‐time polymerase chain reaction for barley, and wheat/barley/rice. Rice‐, corn‐ or quinoa‐based foods were the safest for celiac patients. In addition to misleading food labelling for both gluten‐rich and gluten‐free foods, critical issues for persons with CD included foods made with oats or buckwheat (contaminated with wheat and barley gluten) in addition to those, such as breakfast cereals, specifically enriched with barley malt ingredients.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».