Quality and safety of cheese shipped to the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».