Detecting meat fraud in food supply chain
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, numerous reports have repeatedly highlighted a series of food safety scandals involving contaminated and forged meat and fish products, grains and fruit products, juices, cooking oils, and spices and herbs, distilled beverages and pet treats. Foods that have been found to be stained with chemicals, illicit drug residues, additives and dyes, pathogenic microorganisms and other pests. Some foods enter the market have expired well or are unhygienic. Economic gain is the goal of food fraud. Food fraud and the prevention of such fraud are very important processes in the food industry. Such frauds are economically motivated, rated as criminal behaviour, and the moment we understand criminal behaviour and decision making we will be able to calculate and exclude the risk of food fraud. By analysing financially motivated fraud that combine opportunities, motivations, and inadequate control measures, we can assess the likelihood of fraud in any food product or component. The modified ingredients are specially designed to avoid quality assurance and quality control systems for customers. Only people who manipulate the ingredients know what substances and how to manipulate them. In addition, fraudulent ingredients are often unconventional substances that do not meet the requirements of food safety management systems, and become known only after they are incorporated into the supply chain. International standards for food and regulations address the risk of fraud food adulteration. European Union (EU) Directives, Global Food Safety Initiative (GFSI) Codex Alimentarius has continued work on a food fraud, or how, food fraud fits into their benchmarking. The problem of detection and typing of meat in meat products in the world and lack of research on them in the Republic of North Macedonia was the main goal for this paper. Our task was identification of meat type by ELISA method and proof of counterfeiting of meat products. Analyses are made in the laboratories of the Institute of Food at the Faculty of veterinary medicine in Skopje A total of 350 samples of various heat-treated meat products subgroups of meat sausages in pieces were examined for detection, typifying and quantifying the type of meat used for production.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».