A 10-year analysis of RASFF notifications for mycotoxins in nuts. Trend in key mycotoxins and impacted countries
Notice bibliographique
Résumé
The demand for tree nuts has significantly grown in recent years as epidemiological studies and clinical intervention trials demonstrated an inverse relationship between tree nut consumption and chronic diseases. However, mycotoxins are one of the main hazards responsible for increased "Rapid Alert System for Food and Feed" (RASFF) notifications and border rejections on nuts and nut products exported to the E.U. countries in the past few years. Mycotoxins are secondary metabolites that present serious threats to human and animal health. The most prevalent, toxic, and carcinogenic mycotoxins observed in human food and animal feed are the aflatoxins (AFs). This work analyzed notifications from the RASFF on nuts and nut products contaminated with mycotoxins, for a 10-year period from 2011 to 2021. A total of 4752 mycotoxin notifications were published on RASFF for food products worldwide, 63% (n = 3000) were notified in "nuts, nut products and seeds". It was observed that 95% (n = 2669) notifications were due to AFs. Over half of these notifications (52%, n = 1545) were reported for groundnuts, where 29% (n = 441) of the notifications were received for groundnuts from China alone. Border rejection was reported for 91% (n = 2560) of the nuts and nut products which received the notifications from the E.U. countries. This study proffers understanding into the major reasons for RASFF notifications on nuts and nut products exported to E.U. countries. Also, the implications of this issue with some recommendations that could reduce the incidents of notifications for tree nuts have been outlined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».