Investigation of Aflatoxin Content Using HPLC to Ensure the Sustainability of Rice Products in Jakarta City, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Aflatoxin exposure in foodstuff is a public health problem because it causes acute and chronic carcinogenic effects.Countries with hot and humid climates, aflatoxin exposure is a serious problem, and rice product is one of the foodstuffs that have the potential to be contaminated.Indonesia is a country that consume rice as a staple food.To ensure the sustained availability of safe rice products, initial identification of the aflatoxin content is necessary.This study aims to trace the aflatoxin content in rice obtained randomly from traditional market and a logistic agency in the Jakarta area, Indonesia.The number of samples is 20 types of rice grouped by price, area, and location category.Rice samples were tested for aflatoxin exposure by using a HPLC method in a laboratory that has been accredited by the Indonesian National Accreditation Committee.Results show that 95% of the samples have aflatoxin levels below 0.50 mg/kg as the limits of international standards and regulations for AFB1, AFB2, AG1, AG2, and AFT.However, 5% of samples show that AFB1 content is 2.45 mg/kg and AFT content is 2.62 mg/kg.These contents are higher than the limits regulation (maximum 2.0 mg/kg).The results indicate that there is a risk of aflatoxin contaminations in rice traded in the market within Jakarta area, Indonesia.It is important to maintain post-harvest processes with good procedures, including distribution, storage, and packaging to minimize the appearance of aflatoxin.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».