Sanitary and Phytosanitary measures for the export of Gherkins
Notice bibliographique
Résumé
Gherkins (Cucumis sativus), the small, crunchy cucumbers renowned for their use in pickling and condiments, have emerged as a significant agricultural commodity in India. This study is based on secondary data collected from FAOand analysed using ratio analysis. The results reflect the regulatory standards designed toensuring food safety and consumerprotection by specifying permissible levels for each category of food additive. Maximum levels often align with internationalstandards or Codex Alimentarius guidelines to facilitate trade and ensure consistency in food safety regulations worldwide. Tin (Sn) is a metal that can be present in food due to various processing and packaging methods. The MRL of 250 mg/kg,calculated as Sn, indicates a threshold beyond which tin contamination in food is considered unacceptable. Lead is a toxicheavy metal that can contaminate food through environmental pollution, water, soil and food processing. MRL of lead infood is set at one mg/kg to protect consumers, particularly vulnerable populations such as infants and pregnant women,from the harmful effects of lead exposure. The Codex, set at 72, serves as a baseline for comparison across countries. Deviation from Codex values gives insight into how countries compare to the global average (Codex). For instance, the EUsignificantly surpasses the Codex benchmark with a deviation of 2.81. Conversely, Australia (58) falls below the Codexbenchmark, with a deviation of 0.81, implying fewer AI entities relative to the global average. Using India as a referencepoint (1.00), Canada and the USA have a deviation of 1.04, suggesting a slightly higher number of AI entities compared to India. Malaysia, Brazil and Chile all show deviations close to 0.97, indicating a similar AI presence to that of India. Thegherkins growers need to be educated on the pre-harvest interval of sprays, permissible maximum residue levels, judicioususe of pesticides, insecticides and herbicides.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».