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Enregistrement W4282838605 · doi:10.1016/j.psj.2022.102003

Spent fowl as a source of unintentional egg proteins exposure in Canadian food products

2022· article· en· W4282838605 sur OpenAlexaffabout
Jérémie Théolier, Gabrielle Vatin, Virginie Barrère, Silvia Domínguez, Samuel Benrejeb Godefroy

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFowlContaminationFood scienceEggshellBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The occurrence of egg proteins in products containing spent fowl manufactured under current practices was studied to assess the risk these food products may pose to egg-allergic consumers and to determine if Precautionary Allergen Labelling (PAL) was recommended. Spent fowl slaughtering and processing operations in 2 Canadian facilities were observed. Raw hen pieces (n = 134), coming from 2 facilities, and intermediate and processed products containing spent fowl (n = 57), coming from one facility, were analyzed using ELISA. All samples tested positive for egg proteins. Raw pieces were tested using a qualitative method (i.e., swabbing); estimated egg proteins concentrations suggest the presence of highly contaminated samples (>600 mg/kg in 2 hen wing samples). Swabbing was found to be efficient for rapid detection of eggs in raw hen pieces, but not for quantification. A comparison between swab and grind results showed that egg proteins concentration is underestimated by at least a factor 2 for whole carcasses and a factor 10 for breast, wings and drumsticks, when using the swab protocol. For intermediate and processed products, quantitative measurements indicate that egg protein levels were below 16 mg/kg. Additionally, 88 water samples from chiller tanks were analyzed and indicate that this step could be the cause of the global contamination observed with an increase in egg protein concentrations overtime during the production schedule. As egg contamination is not adequately controlled under the current good production practices, the use of PAL would be recommended for raw spent fowl products.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,286
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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