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Enregistrement W4375859556 · doi:10.1080/19440049.2023.2209898

Trends of bisphenol A occurrence in canned food products from 2008–2020

2023· article· en· W4375859556 sur OpenAlexaffabout
Xu‐Liang Cao, Svetlana Popović, Robert Dabeka

Notice bibliographique

RevueFood Additives & Contaminants Part A · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBisphenol AFood scienceFish <Actinopterygii>ChemistryFood productsSnack foodEpoxyBiologyOrganic chemistryFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is known that the industry already abandoned the use of bisphenol A (BPA)-based epoxy resins as internal coatings for some canned food products (e.g. infant formula, soups). The presence of bisphenol A (BPA) in foods has also been extensively investigated, especially since late 2000. However, information on temporal trends of BPA occurrence in foods is very limited. It is not clear if BPA-based epoxy resins are still being used in internal coating for many other canned foods and if the overall exposure to BPA through consumption of canned foods has significantly decreased. As part of the Canadian total diet study (TDS) program, we have been analysing food samples for BPA since 2008. In this study, results of BPA in samples of different composite canned foods from 2008-2020 TDS were reported. Clear temporal trends were observed for canned fish and soups, with BPA levels being significantly reduced since 2014 for canned fish products and 2017 for canned soups. Temporal trends were not observed for canned evaporated milk, luncheon meats, and vegetables, with even the highest levels of BPA being detected in recent samples for evaporated milk (57 ng/g), luncheon meats (56 ng/g), and baked beans (103 ng/g). This seems to indicate that BPA-based epoxy resins are still being used in the internal coatings for these canned foods products. Thus, analysis of canned food samples for BPA should be continued for exposure assessment.

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)0,000
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 enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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