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Enregistrement W2906047235 · doi:10.18697/ajfand.83.17330

Development of a food safety toolkit for dry common beans (Phaseolus vulgaris L.) in Uganda using a Hazard Analysis and Critical Control Point (HACCP) approach

2018· article· en· W2906047235 sur OpenAlexfundno aff
Harriet Aber, Joseph Mulindwa, Michael Adrogu Ugen, Mercy Lung’aho, Fridah Nyakundi, Matthias Jäger

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Food Agriculture Nutrition and Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsortium of International Agricultural Research CentersAustralian Centre for International Agricultural ResearchInternational Development Research Centre
Mots-clésPhaseolusDry beanHazard analysis and critical control pointsCritical control pointHazard analysisFood safetyBiotechnologyAgricultural engineeringComputer scienceFood scienceEngineeringEnvironmental scienceBiologyAgronomyReliability engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common beans (Phaseolus vulgaris L) may be contaminated with heavy metals and aflatoxins. Cooked beans may also be contaminated with micro-organisms due to poor hygiene and sanitation practices. Hazard Analysis and Critical Control Point (HACCP), which is a globally recognised food safety program, was proposed as a suitable program to minimise/eliminate the risk of contamination. Therefore, the objective of this study was to develop a HACCP plan for dry common beans in Uganda and an accompanying food safety toolkit. The seven principles of HACCP as outlined by Codex Alimentarius were followed to develop a HACCP plan for the dry common beans value chain in Uganda. A decision tree diagram was further used to identify each potential hazard at each processing stage and Critical Control Points (CCPs) along the chain. The identification of the CCPs was further supported by an evaluation of the actual risk and severity of the hazard. For the CCP identified, reliable control mechanism and corrective actions were established to fulfill the requirements set by the critical limits to guarantee the safety of the products. Verification and records systems were proposed to determine the effectiveness and traceability of the HACCP plan. For identified CCPs, a co-creation methodology was used to develop the food safety toolkit. This was carried out in four sessions that included a background of the chain actors' ambitions to determine the suitability of the toolkit, assessment of CCPs, expert advice on the CCP and an exercise to develop concepts for each CCP. From the analysis, fourteen processing stages starting from land selection to cooking and serving were identified. Out of these, four stages were CCPs. These were land selection and preparation, storage, post-harvest drying, and cooking and serving. Hazards at the CCPs included heavy metals, mycotoxins, and micro-organisms such as S. aureus, E. coli, and Salmonella spp. A combination of good hygiene and sanitation practices and good agricultural practices were recommended as control measures against the hazards. To further equip the value chain actors with mitigation strategies, a food safety toolkit whose usefulness is to give the actors a systematic means to control identified CCPs was developed. In this regard, the toolkit and HACCP plan will complement each other. From the study results, implementation of the toolkit, followed by an assessment of its uptake and impact on livelihoods and food safety risks is recommended.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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