Time to ACT-UP: Update on precautionary allergen labelling (PAL)
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.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Precautionary Allergen ("may contain") Labelling (PAL) is used by industry to communicate potential risk to food-allergic individuals posed by unintended allergen presence (UAP). In 2014, the World Allergy Organization (WAO) highlighted that PAL use was increasing, but often applied inconsistently and without regulation - which reduces its usefulness to consumers with food allergy and those purchasing food for them. WAO proposed the need for a regulated, international framework to underpin application of PAL. In 2019, the World Health Organization (WHO) and the Food and Agriculture Organization (FAO) of the United Nations convened an expert consultation to address the issue of PAL, the outputs of which are now being considered by the Codex Committee on Food Labelling (CCFL). Objectives: To summarise the latest data to inform the application of PAL in a more systematic way, for implementation into global food standards. Methods: A non-systematic review of issues surrounding precautionary labelling and food allergens in pre-packaged products. Results: Approximately, 100 countries around the world have legislation on the declaration of allergenic ingredients. Just a few have legislation on UAP. Given the risks that UAP entails, non-regulated PAL creates inconvenience in real life due to its unequal, difficult interpretation by patients. The attempts made so far to rationalize PAL present lights and shadows. Conclusions: At a time when CCFL is considering the results of the FAO/WHO Expert Consultation 2020-2023, we summarise the prospects to develop an effective and homogeneous legislation at a global level, and the areas of uncertainty that might hinder international agreement on a regulated framework for PAL of food allergens.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,016 | 0,016 |
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 découle