Eliminate the In Vivo Digestibility Requirement for Protein Content Claims in North America to Align Consumer Purchasing Behavior with Dietary Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
A roundtable discussion, held on 10 December, 2024, addressed requirements for protein quality assessment in United States and Canadian food labeling regulations, focusing on concerns with the protein digestibility-corrected amino acid score (PDCAAS), which includes an in vivo rat assay to determine true fecal protein digestibility. Because animal proteins tend to score higher, the PDCAAS disadvantages nonanimal foods in substantiating protein content claims despite dietary guidelines recommending increased intake of plant proteins. In addition, the use of animal testing raises ethical concerns for some consumers. Roundtable participants weighed the benefits and costs of requiring the PDCAAS and discussed alternative regulatory approaches to better promote human health, prevent chronic disease, replace animal testing, and support sustainable food production. Options included relying solely on the amount of protein per serving, correcting only for the amino acid score, using fixed coefficients of digestibility or in vitro assays to determine digestibility, and incorporating measures that reflect human health outcomes and environmental impact. Several in vitro methods, such as the pH-drop and pH-stat methods, were identified as promising candidates for regulatory acceptance. The consensus was that for foods that do not address special needs, relying solely on the amount of protein to substantiate content claims is appropriate for populations who already consume protein in excess of reference values from varied sources. This approach, already used in other high-income jurisdictions, allows more plant-based foods to qualify for protein claims while avoiding animal testing. Moving away from the in vivo derived PDCAAS would reduce existing regulatory barriers, better align with current dietary guidelines, and promote increased intake of plant-based foods, thereby improving public health and sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».