Flavour over preservation: a label analysis examining the use of food additives in animal-based foods marketed in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Packaging animal-based foods often necessitates the use of additives for preservation. No study has yet focused on the usage of food additives across different animal-based foods. This study aimed to examine food additives declared on labels of animal-based foods (n = 1702) sold in Brazil. Data was collected through a census of food labels conducted in a supermarket in 2020. The number and prevalence of additives were determined by functional class, food group, and food subgroup. Additives were identified in 71% of the analysed labels. Excluding fresh foods, the prevalence of additives was 84%. The food groups with the highest prevalence of additives were dairy products (89%), ready-to-eat dishes (88%), and animal fats (60%). A total of 240 different food additives were identified, with a median of three additives per food. The most reported functional classes across all food groups were flavourings (20%), stabilisers (19%), preservatives (14%), and colourings (9%). These results showed that additives were primarily used for sensory reasons, such as altering taste, smell, colour, and texture, rather than for preservation purposes. These findings may promote discussions and a review of regulations on the use of food additives in animal-based foods.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».