Trace Elements in Gluten-free Pastas and Flours from Markets Located in the Las Vegas, Nevada Area
Notice bibliographique
Résumé
The popularity of gluten-free foods has been increasing across the United States and abroad. A significant reason for this trend involves marketing efforts targeted towards individuals seeking to avoid the consequences of celiac disease or a perceived gluten intolerance. Many gluten-free food products originate in regions of the world where irrigation with metal-contaminated waters is common. Calcium, Fe, Mg, Ti and Zn were detected at various levels across all foods products. Cadmium was detected in 96.8% of U.S. and 54.5% of Asian gluten-free foods with gluten containing foods above reported averages (216 µg kg−1 Cd); as was Co (140µg kg−1) in 48.4 % of U.S., 72.7% of Asian gluten-free foods, and 40% of the gluten containing foods; Cr was in 54.8% of the U.S., 72.5% of Asian gluten-free foods, and 100% of gluten containing food products; while Ca, Fe, Mg, Ti and Zn were greater than 10,000 µg kg−1 with Ba, Cd, Co, Mo, and Ni above reported averages. Finally, trace metals were more commonly detected in the gluten containing foods overall. It was found that trace elements were more commonly found in the gluten containing products; however, none of the higher than expected levels pose a significant health risk to consumers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».