Preservative Additives in Food Products Sold in Dakar Markets: Frequency and Diversity
Notice bibliographique
Résumé
The use of food additives in industrial production has the advantage of improving sensory properties, technological quality and extending the shelf life of foods.Among the most widely used additives are preservatives, which were added to food products to inhibit, slow down or destroy various types of microorganisms.However, the strong presence of these additives on the market is not without risks for human health, and should be controlled to guarantee food safety.Analysis of the risks associated with consumption of foods containing these preservatives requires, among other things, information on the frequency of use of these additives in various consumer products.The aim of this study is therefore to identify the preservatives present in industrial food products distributed in Dakar.The methodology adopted consists of a qualitative analysis based on the identification of additives from food labels.Investigations were carried out in 9 stores, 4 superettes and 2 supermarkets located in different districts of Dakar.The results revealed the presence of 10 preservative dominated by potassium sorbate (25%) and sodium benzoate (24%).These preservatives are of natural or industrial origin, and are most often used in combination in industrial products.For some identified preservatives such as sodium nitrite and potassium metabisulfite, health risks are associated with their consumption.It has also been noted that 2 to 6 preservative additives can be combined in the same food product to reinforce antimicrobial effects.This work shows the need for regular sanitary quality control of food products distributed in markets.The results of this study open up prospects for the development of information databases on food additives.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».