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Enregistrement W4417016269 · doi:10.32530/jlah.v8i1.85

Integritas Kuliner di Sumatera Barat: Deteksi Kontaminasi Daging Babi Pada Produk Kuliner Sate Padang

2025· article· W4417016269 sur OpenAlexaff
Ade Meliala, Jusma Nelni

Notice bibliographique

RevueJournal of Livestock and Animal Health · 2025
Typearticle
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésnon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sumatera Barat dikenal dengan kuliner khas Minangkabau, seperti rendang dan sate padang, yang mencerminkan nilai-nilai Islam dan tradisi lokal. Namun, isu kehalalan dan keamanan pangan, seperti kontaminasi daging babi, menjadi tantangan yang dapat merusak kepercayaan konsumen. Oleh karena itu, diperlukan metode deteksi cepat dan akurat untuk memastikan kehalalan produk. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif untuk mendeteksi kontaminasi daging babi pada sate Padang di Kabupaten Sijunjung. Pengujian dilakukan menggunakan Rapid Detection Pork Test sebagai metode awal, diikuti dengan konfirmasi menggunakan real-time PCR untuk sampel dengan hasil meragukan. Sebanyak 10 sampel dikumpulkan dari empat kecamatan dan diuji di laboratorium untuk menentukan prevalensi kontaminasi. Dari 10 sampel sate Padang yang diuji, 8 sampel menunjukkan hasil negatif melalui Rapid Detection Pork Test, sementara 2 sampel memberikan hasil meragukan. Pengujian lanjutan dengan metode real-time PCR pada sampel meragukan tersebut menunjukkan hasil negatif. Dengan demikian, prevalensi kontaminasi daging babi pada produk sate Padang adalah 0%, menegaskan bahwa seluruh sampel yang diuji bebas dari cemaran daging babi. Seluruh sampel sate Padang terbukti bebas dari cemaran daging babi, menunjukkan bahwa produk tersebut terjamin kehalalannya. Untuk menjaga kepercayaan konsumen, diperlukan edukasi kepada produsen, pengawasan yang konsisten, serta pengujian rutin. Penelitian ini memberikan dasar bagi pengembangan strategi pengawasan pangan yang lebih efektif.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
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