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Enregistrement W3118113685

Harmonization of Standards for Food Safety: A case study on Chocolates

2020· article· en· W3118113685 sur OpenAlexaboutno aff
Priyanka Bharadwaj

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonizationBusinessQuality (philosophy)Food processingFood safetyFood industryProcess (computing)Food packagingFood scienceMarketingComputer scienceChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Harmonization of standards is one of the most important tasks for the regulators across the world especially when it comes to processed foods. The global food trade of processed foods must adopt harmonized standards and comply with them. In recent times, almost every country has initiated process of adopting the harmonized codes (Food Code System) for processed foods. In India, FSSAI has also been up-to-date with global trends in food industry and key capability-building projects are kept in focus, as per the requirements arising out of it. Already, FSSAI has divided processed foods in various categories, as a part of process of harmonization. There are a total of 18 categories of processed foods categorized based on: a) origin of raw food, b) type of raw food, c) process of production used and d) type of processed food. Category 1 to 16 are for well-defined products. All other products which could not be so clearly covered into category 1-16 are listed together as category 17. Substances added to food which are not for direct consumption as food are categorized as the next category i.e., 18th category which is designated as category 99. The present paper, as a case study of Chocolates, deals with the comparison of standards being adopted by different countries. A comparative study on chocolates included the following: i) how regulatory authorities of different countries have defined and described chocolates, ii) specifications fixed for various parameters of quality standards and iii) regulations related to packaging and labels. A comparison has been done taking into account the regulations of the FSSAI, EU, USFDA, the Canadian Food Inspection Agency (CFIA) and Codex

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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