Regulatory Changes Affecting the Production and Use of Fats and Oils: Focus on Partially Hydrogenated Oils
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Partially hydrogenated oils (PHO), the products of incomplete catalytic hydrogenation of food oils, have been widely employed by the food industry for more than a century. Their exceptional stability and technologic characteristics made them the preferred choice for the production of several food products including margarines, bakery goods, and frying oils. Some of these highly prized characteristics were provided by the high content in trans fatty acids (TFA), defined as fatty acids with one or more isolated double bond in trans configuration. The discovery of negative health effects associated with dietary intake of TFA triggered world‐wide a wave of regulatory actions aimed to curb their consumption. PHO became the main target of most campaigns aimed to reduce consumption of TFA, and their fortune in the food industry progressively faded. At the 2017, AOCS Annual Meeting in Orlando, a group of experts from regulatory agencies and industry from North America and Europe met to discuss the current status of government regulations and industry adaptations regarding the productions and use of PHO. The discussion was enriched by including the impact on fats and oils production of the 2016 amendment of the Toxic Substances Control Act of 1976 (TSCA). The present publication may not include all regulatory changes that took place after this symposium, in 2017.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».