Mycotoxin risk management in maize gluten meal
Notice bibliographique
Résumé
Maize gluten meal (MGM) is a by-product of maize starch and ethanol, produced by the wet milling process. Its high protein content makes it a preferred ingredient in feed. Given the high prevalence of mycotoxins in maize globally, they pose a significant challenge to use of MGM for feed: wet milling could concentrate certain mycotoxins in gluten components, and mycotoxin consumption affects animal health and can contaminate animal-source foods. To help confront this issue, this paper summarizes mycotoxin occurrence in maize, distribution during MGM production and mycotoxin risk management strategies for MGM through a comprehensive literature review. Available data emphasize the importance of mycotoxin control in MGM and the necessity of a systematic control approach, which includes: good agriculture practices (GAP) in the context of climate change, degradation of mycotoxin during MGM processing with SO2 and lactic acid bacteria (LAB) and the prospect of removing or detoxifying mycotoxins using emerging technologies. In the absence of mycotoxin contamination, MGM represents a safe and economically critical component of global animal feed. With a holistic risk assessment-based, seed-to-MGM-feed systematic approach to reducing and decontaminating mycotoxins in maize, costs and negative health impacts associated with MGM use in feed can be effectively reduced.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».