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Enregistrement W4401379021 · doi:10.1186/s43014-024-00232-w

Quality and safety of cheese shipped to the United Arab Emirates

2024· article· en· W4401379021 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFood Production Processing and Nutrition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceBusinessMoistureFood safetyEnvironmental scienceGeographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During an examination of 3299 cheeses imported into the United Arab Emirates (UAE) from 2017 to 2021 for compliance with regulations regarding moisture and fat content, microbial quality, acidity, the presence of quinoline (a non-permitted colorant), sorbic acid, and the presence of rust discoloration, it was found that 91% of cheeses were compliant with UAE legislation. However, 9% were in violation of one or more of the mandated quality parameters, suggesting that adulteration had occurred. Within product categories the greatest level of non-conformity at 13% was noted for processed cheese, primarily due to violations caused by high moisture and low-fat content. This is important because moisture levels in processed cheese can influence its texture and shelf life. The microbial assessment of cheese showed that 85.7% of semi-hard and 77.5% of soft cheeses had non-compliant levels of E. coli . It was notable that 21.8% of non-compliant products originated from Turkey. Cheeses from Germany had the lowest level of non-conformity at 0.6%. This study illustrates the need for border scrutiny to include physicochemical examinations of cheese samples. The current initiative aims to promote the need for equity in global trade and to prevent the marketing of adulterated food items. Graphical Abstract

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,229 · 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