Notice bibliographique
Résumé
Food safety is a major consumer’s concern worldwide. Although several incidences of food poisoning have placed microbial contamination on the forefront during recent years, health risks due to chemical contamination still remain high. The most often cited chemical contaminants are derived from a variety of sources such as pesticides, environmental chemicals (PCBs. dioxin, heavy metals including lead, mercury), chemical contaminants as a result of food processing (acrylamide, nitrosamines etc.), naturally occurring toxicants (glycoalkaloids, mycotoxins, antinutritives etc), chemicals migrating from packaging materials, veterinary drugs and other chemical residues. In addition to the presence of unintentional contaminants, the quality and safety of foods could also be compromised by the addition of certain food additives, phytonutrients, exposure to irradiation and other substances. Food processors and the regulatory and enforcement agencies are facing an ever-increasing challenge to meet the consumer’s demands for safe foods that do not pose health risks or alter their lifestyle. As the food trade expands throughout the world, food safety has become a shared concern among both the developed and developing countries. Although food control systems do exist in the countries of Gulf region, in most of the cases they are not in line with national and international needs and are not able to cope with the new challenges of the modern era. The most appropriate methods to ensure the safety of food supplies are the strengthening of regular surveillance systems, developing methods for the systematic application of risk analysis, risk assessment and risk management strategies, and timely communication of information to develop and enforce the appropriate food safety laws globally as well as the development of international and national cooperation. This paper reviews issues, challenges and solutions to achieve food safety with respect to chemical contaminants, with emphasis on the Gulf region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».