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Enregistrement W4402653104 · doi:10.52361/fsbh.2024.4.e15

Solutions to the Issues Raised From Korea’s Food With Functional Claims System

2024· article· en· W4402653104 sur OpenAlexaboutno aff
Seok-Hyun Heo

Notice bibliographique

RevueFood Supplements and Biomaterials for Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNutrition, Health and Food Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional foodPolitical scienceEnvironmental ethicsBusinessFood scienceBiologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major countries each have a type of foods with health claims (FHCs).For example, in the United States, there are 'dietary supplements'; in China, 'health foods'; in the EU, 'food supplements'; and in Canada, 'natural health foods.'Each of these countries regulates its respective FHCs under a single law.However, Korea, like Japan, has 2 types of FHCs: 'health functional foods (HFFs)' and 'foods with function claims (FFCs).' HFFs are regulated under the Health Functional Foods Act, 2002, where the Ministry of Food and Drug Safety (MFDS) reviews and approves HFFs based on experimental data submitted by manufacturers regarding the product's functionality and safety.On the other hand, FFCs are governed by the Act on Labeling and Advertising of Foods, 2020.FFCs are the general foods to which more than 30% of the daily recommended intake of HFF components has been added, and the resulting foods are approved by the MFDS without review, simply by reporting the product.However, since the implementation of the FFC system, numerous issues have been raised.This study aims to address these problems.To do so, we analyzed the FHC systems of the major counties.Based on this analysis, we propose 2 possible solutions.Solution A is to abolish the regulation of FFCs.The rationale is that FFCs, due to their insufficient levels of functional ingredients, do not contribute meaningfully to consumer health.Additionally, major countries only maintain one type of FHC.Solution B is to enact a law that integrates the regulation of both HFFs and FFCs.Under the unified regulatory system, these 2 types of products could be managed more efficiently.This law should include the following 3 elements: 1) Change the name from 'foods with function claims (FFC)' to 'foods containing health functional food (FCHFFs)'; because the current FFCs do not guarantee the functionality of HFFs due to their insufficient content but contain it.2) Limit the formula of the FCHFFs to drinks, snacks, or candies, rather than tablets or granules, to distinguish them from HFFs. 3) Include 'fresh foods containing health functional ingredients (FFCHFIs)', i.e. if agriculture or marine foods include health functional ingredients that meet standard amount, they can be approved as FFCHFIs.Solution B is deemed more realistic and, if implemented, is expected to help resolve the current issues with FFCs.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,276 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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