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Enregistrement W2279156972 · doi:10.1093/jaoac/87.6.1408

Regulatory and Compliance Activities to Protect Food-Allergic Consumers in Canada: Research in Support of Standard Setting and Consumer Protection

2004· article· en· W2279156972 sur OpenAlexafffundabout
Samuel Ben Rejeb, Bruce Lauer, John Salminen, Irene Roberts, Ashwani Wadhera, Michael Abbott, David Davies, Chantal Cléroux, Dorcas Weber, Benjamin Lau, Stan Bacler, Daniel K. Langlois, Karl Kurz

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensCanadian Food Inspection AgencyHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaCanadian Food Inspection AgencyH2020 European Research CouncilU.S. Department of Agriculture
Mots-clésGovernment (linguistics)BusinessFood allergensEnvironmental healthConsumer protectionFood safetyAllergenMarketingMedicineAllergyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An overview is presented of the activities of Health Canada and the Canadian Food Inspection Agency (CFIA) in the area of food allergens. Since the 1990s, changes were made in the Food and Drug Regulations in order to better protect allergic consumers by imposing labeling requirements to clearly identify sources of priority food allergens in prepackaged foods. Policies of application as well as risk management strategies are discussed with some statistics on allergen-related food recalls in Canada for the years 1997--2001. Health Canada's allergen method development program is a pioneering research initiative that was developed in the early 1990s in support of the changing Canadian regulatory environment. The objectives and some of the accomplishments of this program are presented. The development of the Canadian Compendium of Allergen Methodologies under a Web-based application to compile data on evaluated allergen detection methods will provide further support to compliance activities nationally, as well as to the international analytical community in both government and the food industry. Some emerging techniques for the confirmation of results generated by enzyme-linked immunosorbent assays are also discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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