Trends in acrylamide content in selected potato/sweet potato products on the Canadian market
Notice bibliographique
Résumé
Processed plant-based foods, particularly high carbohydrate-containing foods, are among the greatest contributors to dietary acrylamide, a probable human carcinogen, uptake. Between 2009 and 2020, five surveys were conducted to determine acrylamide in high carbohydrate-containing foods in Canada. These surveys included sampling of potato and sweet potato chips, French fries, and frozen potato/sweet potato products, as a follow-up to our earlier surveys from 2002 - 2008. Samples were analyzed using isotope dilution (13C3-acrylamide) with LC-MS/MS. The highest mean acrylamide levels were found in sweet potato chips. Among potato chips (57 to 4660 ng g−1), one brand consistently showed the highest concentrations with wide variability. Acrylamide concentrations decreased over time in ready-to-eat French fries (from 480 to 358 ng g−1), and one brand showed a clear reduction temporally. Wide variations were observed among brands, among lots/outlets of same brands, and among different food chains. Acrylamide levels in potato chips decreased between 2009 and 2016 (504.3 ng g−1) relative to the period 2002 - 2008 (1096.9 ng g−1). The acrylamide trends observed in the products measured in the latest study indicate that food producers may have adopted mitigation strategies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».