El control previo de la constitucionalidad de las leyes en el derecho comparado: apuntes comparativos entre Francia y Colombia y posibles aportes para el caso peruano

Through a comparative methodology, this article pursues to analyze the model of previous constitutional review, starting from some essential, general concepts, and then examining the specific cases of France and Colombia, which currently share this previous constitutional review model (despite being regulated differently in each country’s constitutional system). In this regard, the applicability of this previous constitutional review in Peru is analyzed in the article, as well as its usefulness and the possible design of previous review that could be ideal in our country.A través de una metodología comparada, el artículo persigue realizar un análisis del control previo de la constitucionalidad de las leyes, partiendo de algunos conceptos generales y, luego, examinando los concretos casos de Francia y Colombia, países que cuentan con este mecanismo (aunque regulado de modo diferente en cada país), evaluando finalmente su aplicabilidad en el Perú, la utilidad del mismo, y planteando el posible diseño de control previo que podría ser ideal en nuestro país

Determination of Honey Geographic Origin According to Its Elemental Composition by the Method of X-ray Fluorescence

The aim of the research was to determine features of the elemental composition of polyfloral honey from the Odessa region (Ukraine) by the method of x-ray fluorescence for using these features in the geographic marking of the region of honey origin. A choice of honey from the Odessa region is explained by its relatively good ecology, optimal maritime climate and enough motley grass resources for gathering nectar by bees. At the same time the Odessa region occupies the fourth place among regions – honey producers in Ukraine with a right to export honey beyond the country with specific weight 10 % from the total export of this product.11 samples of fresh honey and 14 samples of honey, stored during one year were studied as to the content of 22 mineral elements. The elemental analysis of honey was realized on the energy-dispersive x-ray fluorescent spectrometer ElvaX Light SDD. Each sample was studied for 5 times. The obtained results were statistically processed by the standard methodology. The determination distinctness of mass shares of metals is no worse than 0,1 %. Limits of finding admixtures of heavy metals in the light matrix are no worse than 1 ppm. The studies were realized during 2016-2017.It has been established, that lyophilization of honey doesn\u27t essentially influence determination parameters of the elemental composition of honey by the method of x-ray fluorescence. The analysis of energy-dispersive spectrums of mineral elements determined that marker elements for honey from the Odessa region are Cl, K, Ca, that prevail among other studied mineral elements. There has been established the typical intensity of a signal of energy-dispersive spectrums for Cl, K, Ca of honey from the Odessa region that correspond to the following values: for fresh honey Cl from 27075 to 29429; K from 47 296 to 41 546; Ca from 7572 to 6928; for honey, stored during one year: Cl from 40383 to 37044; K from 43 589 to 42 591;Ca from 15495 to 10006. These parameters may serve as markers for honey from the Odessa region. At the same time the obtained results may be used for controlling the quality of natural honey by its element composition for identifying a geographic place of origin

DETERMINATION OF HONEY GEOGRAPHIC ORIGIN ACCORDING TO ITS ELEMENTAL COMPOSITION BY THE METHOD OF X-RAY FLUORESCENCE

The aim of the research was to determine features of the elemental composition of polyfloral honey from the Odessa region (Ukraine) by the method of x-ray fluorescence for using these features in the geographic marking of the region of honey origin. A choice of honey from the Odessa region is explained by its relatively good ecology, optimal maritime climate and enough motley grass resources for gathering nectar by bees. At the same time the Odessa region occupies the fourth place among regions – honey producers in Ukraine with a right to export honey beyond the country with specific weight 10 % from the total export of this product. 11 samples of fresh honey and 14 samples of honey, stored during one year were studied as to the content of 22 mineral elements. The elemental analysis of honey was realized on the energy-dispersive x-ray fluorescent spectrometer ElvaX Light SDD. Each sample was studied for 5 times. The obtained results were statistically processed by the standard methodology. The determination distinctness of mass shares of metals is no worse than 0,1 %. Limits of finding admixtures of heavy metals in the light matrix are no worse than 1 ppm. The studies were realized during 2016-2017. It has been established, that lyophilization of honey doesn’t essentially influence determination parameters of the elemental composition of honey by the method of x-ray fluorescence. The analysis of energy-dispersive spectrums of mineral elements determined that marker elements for honey from the Odessa region are Cl, K, Ca, that prevail among other studied mineral elements. There has been established the typical intensity of a signal of energy-dispersive spectrums for Cl, K, Ca of honey from the Odessa region that correspond to the following values: for fresh honey Cl from 27075 to 29429; K from 47 296 to 41 546; Ca from 7572 to 6928; for honey, stored during one year: Cl from 40383 to 37044; K from 43 589 to 42 591;Ca from 15495 to 10006. These parameters may serve as markers for honey from the Odessa region. At the same time the obtained results may be used for controlling the quality of natural honey by its element composition for identifying a geographic place of origin

Розробка методу прогнозування кількості ентеробактерій в молоці з використанням штучних нейронних мереж

It is now established that artificial neural networks (ANNs) provide better simulation and prediction of the number of microorganisms in raw materials and foodstuffs. In this case, ANNs could be used as informative, fast, and cost-effective means. According to the European requirements to food products, basic microbiological indicators are the total number of microorganisms and bacteria from the Enterobacteriaceae family, since they are most commonly associated with food-borne diseases and poisonings. The aim of this work was to devise a method for predicting the number of bacteria from the Enterobacteriaceae family in raw milk at its chilled storage and to estimate the predictive capability of ANN. Construction of the method included 4 stages. At the first stage, we examined the number of enterobacteria depending on the physical-chemical composition of raw milk, temperature and duration of storage in a refrigerator. At the second stage, we compiled a base of experimental data obtained from research models. At the next stage, we introduced the received database to ANN. And at the last stage we assessed effectiveness of the predicting technique. The constructed ANN consists of three layers: an input layer (5 parameters: milk storage temperature (4, 6, 8, and 10 °C), duration of milk storage (from 1 to 48 hours); the acidity of milk (17‒20 %), the fat content (3.2; 3.6; 4.0; 4.5 %) and protein content (2.9; 3.0; 3.3 %) in milk; hidden layers (with 30 neurons) and the output layer (the projected number of bacteria). In order to train and optimize the ANN, we used 1,200 experimental data, which revealed that the prediction had the highest rate of deviation of 2.497 % (or 370 bacterial cells per 1 ml). Thus, the devised predicting method could be used to predict the number of bacteria taking into consideration the complex of environmental variables in different food products. In addition, a given approach could be employed as artificial intelligence when assessing microbiological risks and for quick monitoring of food safety.В настоящее время установлено, что искусственные нейронные сети (ИНС) обеспечивают лучшее моделирование и прогноз относительно количества микроорганизмов в сырье и пищевых продуктах. В этом случае ИНС могут быть использованы как информативные, быстрые и экономически эффективные средства. Согласно Европейским требованиям к пищевым продуктам, основными микробиологическим показателям являются общее количество микроорганизмов и количество бактерий семейства Enterobacteriaceae, так как они чаще всего связаны с пищевыми заболеваниями и отравлениями. Целью данной работы была разработка метода прогнозирования количества бактерий семейства Enterobacteriaceae в сыром молоке при его хранении охлажденным и оценить прогностическую способность ИНС. Разработка метода состояла из 4-х этапов. На первом этапе проводили изучение количества энтеробактерий в зависимости от физико-химического состава сырого молока, температуры и времени хранения в условиях холодильника. На втором этапе формировали базу экспериментальных данных, полученных в исследовательских моделях. На следующем этапе вводили полученную базу данных в ИНС. И на последнем этапе проводили оценку эффективности способа прогнозирования. Созданная ИНС состоит из трех слоев: входной слой (5 параметров: температура хранения молока (4, 6, 8 и 10 ° С), период хранения молока (от 1 до 48 часов); кислотность молока (17–20 %), содержание жира (3,2; 3,6; 4,0; 4,5 %) и содержания белка (2,9; 3,0; 3,3 %) в молоке, скрытых слоев (с 30 нейронами) и выходного слоя (прогнозируемое число бактерий). Для обучения и оптимизации ИНС использовали 1200 экспериментальных данных, которые показали, что прогнозирование имеет наибольший показатель отклонения –2,49 7% (или 370 бактериальных клеток в 1 мл). Таким образом, разработанный метод прогнозирования может быть использован для прогнозирования количества бактерий с учетом комплекса переменных параметров окружающей среды в различных продуктах питания. Также данный подход, в качестве искусственного интеллекта, может быть использован при оценке микробиологических рисков и для быстрого контроля за безопасностью пищевых продуктовВ даний час встановлено, що штучні нейронні мережі (ШНМ) забезпечують краще моделювання та прогноз щодо кількості мікроорганізмів в сировини та харчових продуктах. Тому їх можна використати для контролю безпечності харчових продуктів та оцінки мікробіологічного ризику. В цьому випадку ШНМ можуть бути використані як інформативні, швидкі та економічно ефективні засоби. Відповідно до Європейських вимог щодо безпечності харчових продуктів, основними мікробіологічними показниками є встановленя загальної кількості мікроорганізмів і кількості бактерій родини Enterobacteriaceae, так як вони найчастіше пов’язані з харчовими захворюваннями та отруєннями. Метою роботи було розроблення методу прогнозування кількості бактерій родини Enterobacteriaceae в сирому молоці при його зберіганні охолодженим та оцінити прогностичну спроможність ШНМ. Розробка методу складалася з 4-х етапів. На першому етапі проводили вивчення кількості ентеробактерій в залежності від фізико-хімічного складу сирого молока, температури і часу зберігання в умовах холодильника. На другому етапі формували базу експериментальних даних, отриманих в дослідних моделях. На наступному етапі вводили отриману базу даних до ШНМ. І на останньому етапі проводили оцінку ефективності способу прогнозування. Створена ШНМ складається з трьох шарів: вхідний шар (5 параметрів: температура зберігання молока (4; 6; 8 і 10 ° С); період зберігання молока (від 1 до 48 годин); кислотність молока (17–20 %), вміст жиру (3,2; 3,6; 4.0; 4,5 %) і вмісту білка (2,9; 3,0; 3,3 %) у молоці, прихованих шарів (з 30 нейронами) і вихідного шару (спрогнозоване число бактерій). Для навчання та оптимізації ШНМ використали 1200 експериментальних даних, які показали, що прогнозування має найбільший показник відхилення – 2,497 % (або 370 бактеріальних клітин в 1 мл). Таким чином, розроблений метод прогнозування може бути використано для прогнозування кількості бактерій з врахуванням комплексу перемінних умов навколишнього середовища в різних харчових продуктах. Також даний підхід, в якості штучного інтелекту, може бути використаний при оцінці мікробіологічних ризиків та для швидкого контролю за безпечністю харчових продукті

Розробка методу прогнозування кількості ентеробактерій в молоці з використанням штучних нейронних мереж

It is now established that artificial neural networks (ANNs) provide better simulation and prediction of the number of microorganisms in raw materials and foodstuffs. In this case, ANNs could be used as informative, fast, and cost-effective means. According to the European requirements to food products, basic microbiological indicators are the total number of microorganisms and bacteria from the Enterobacteriaceae family, since they are most commonly associated with food-borne diseases and poisonings. The aim of this work was to devise a method for predicting the number of bacteria from the Enterobacteriaceae family in raw milk at its chilled storage and to estimate the predictive capability of ANN. Construction of the method included 4 stages. At the first stage, we examined the number of enterobacteria depending on the physical-chemical composition of raw milk, temperature and duration of storage in a refrigerator. At the second stage, we compiled a base of experimental data obtained from research models. At the next stage, we introduced the received database to ANN. And at the last stage we assessed effectiveness of the predicting technique. The constructed ANN consists of three layers: an input layer (5 parameters: milk storage temperature (4, 6, 8, and 10 °C), duration of milk storage (from 1 to 48 hours); the acidity of milk (17‒20 %), the fat content (3.2; 3.6; 4.0; 4.5 %) and protein content (2.9; 3.0; 3.3 %) in milk; hidden layers (with 30 neurons) and the output layer (the projected number of bacteria). In order to train and optimize the ANN, we used 1,200 experimental data, which revealed that the prediction had the highest rate of deviation of 2.497 % (or 370 bacterial cells per 1 ml). Thus, the devised predicting method could be used to predict the number of bacteria taking into consideration the complex of environmental variables in different food products. In addition, a given approach could be employed as artificial intelligence when assessing microbiological risks and for quick monitoring of food safety.В настоящее время установлено, что искусственные нейронные сети (ИНС) обеспечивают лучшее моделирование и прогноз относительно количества микроорганизмов в сырье и пищевых продуктах. В этом случае ИНС могут быть использованы как информативные, быстрые и экономически эффективные средства. Согласно Европейским требованиям к пищевым продуктам, основными микробиологическим показателям являются общее количество микроорганизмов и количество бактерий семейства Enterobacteriaceae, так как они чаще всего связаны с пищевыми заболеваниями и отравлениями. Целью данной работы была разработка метода прогнозирования количества бактерий семейства Enterobacteriaceae в сыром молоке при его хранении охлажденным и оценить прогностическую способность ИНС. Разработка метода состояла из 4-х этапов. На первом этапе проводили изучение количества энтеробактерий в зависимости от физико-химического состава сырого молока, температуры и времени хранения в условиях холодильника. На втором этапе формировали базу экспериментальных данных, полученных в исследовательских моделях. На следующем этапе вводили полученную базу данных в ИНС. И на последнем этапе проводили оценку эффективности способа прогнозирования. Созданная ИНС состоит из трех слоев: входной слой (5 параметров: температура хранения молока (4, 6, 8 и 10 ° С), период хранения молока (от 1 до 48 часов); кислотность молока (17–20 %), содержание жира (3,2; 3,6; 4,0; 4,5 %) и содержания белка (2,9; 3,0; 3,3 %) в молоке, скрытых слоев (с 30 нейронами) и выходного слоя (прогнозируемое число бактерий). Для обучения и оптимизации ИНС использовали 1200 экспериментальных данных, которые показали, что прогнозирование имеет наибольший показатель отклонения –2,49 7% (или 370 бактериальных клеток в 1 мл). Таким образом, разработанный метод прогнозирования может быть использован для прогнозирования количества бактерий с учетом комплекса переменных параметров окружающей среды в различных продуктах питания. Также данный подход, в качестве искусственного интеллекта, может быть использован при оценке микробиологических рисков и для быстрого контроля за безопасностью пищевых продуктовВ даний час встановлено, що штучні нейронні мережі (ШНМ) забезпечують краще моделювання та прогноз щодо кількості мікроорганізмів в сировини та харчових продуктах. Тому їх можна використати для контролю безпечності харчових продуктів та оцінки мікробіологічного ризику. В цьому випадку ШНМ можуть бути використані як інформативні, швидкі та економічно ефективні засоби. Відповідно до Європейських вимог щодо безпечності харчових продуктів, основними мікробіологічними показниками є встановленя загальної кількості мікроорганізмів і кількості бактерій родини Enterobacteriaceae, так як вони найчастіше пов’язані з харчовими захворюваннями та отруєннями. Метою роботи було розроблення методу прогнозування кількості бактерій родини Enterobacteriaceae в сирому молоці при його зберіганні охолодженим та оцінити прогностичну спроможність ШНМ. Розробка методу складалася з 4-х етапів. На першому етапі проводили вивчення кількості ентеробактерій в залежності від фізико-хімічного складу сирого молока, температури і часу зберігання в умовах холодильника. На другому етапі формували базу експериментальних даних, отриманих в дослідних моделях. На наступному етапі вводили отриману базу даних до ШНМ. І на останньому етапі проводили оцінку ефективності способу прогнозування. Створена ШНМ складається з трьох шарів: вхідний шар (5 параметрів: температура зберігання молока (4; 6; 8 і 10 ° С); період зберігання молока (від 1 до 48 годин); кислотність молока (17–20 %), вміст жиру (3,2; 3,6; 4.0; 4,5 %) і вмісту білка (2,9; 3,0; 3,3 %) у молоці, прихованих шарів (з 30 нейронами) і вихідного шару (спрогнозоване число бактерій). Для навчання та оптимізації ШНМ використали 1200 експериментальних даних, які показали, що прогнозування має найбільший показник відхилення – 2,497 % (або 370 бактеріальних клітин в 1 мл). Таким чином, розроблений метод прогнозування може бути використано для прогнозування кількості бактерій з врахуванням комплексу перемінних умов навколишнього середовища в різних харчових продуктах. Також даний підхід, в якості штучного інтелекту, може бути використаний при оцінці мікробіологічних ризиків та для швидкого контролю за безпечністю харчових продукті

The study correlation between physicochemical properties, botanical origin and microbial contamination of honey from the south of Ukraine

Виробництво меду є однією із важливих галузей сільського господарства в Україні. З початку 2000 року мед стає одним з перших товарів сільськогосподарського виробництва, дозволених для експорту з України до країн ЄС. Метою даного дослідження було оцінити мікробний склад меду двох (вищого та першого) гатунків з півдня України, які відрізняються за вмістом вологи, цукрів та кислотністю. Було досліджено співвідношення фізико-хімічних властивостей, ботанічного походження та мікробного складу меду. Визначали загальну кількість мікроорганізмів, загальну кількість пліснявих грибів та дріжджів, кількість спороутворюючих анаеробних мікроорганізмів, Bacillus cereus та Clostridium botulinus. Метод розведення в чашках із специфічними культуральними середовищами та умовами інкубації використовувався для індикації та ідентифікації мікроорганізмів, а також для кількісного визначення КУО в 1 г меду. Результати показали, що загальна кількість мікроорганізмів становила від 1,4 ± 0,1 x102 до 3,7 ± 0,5x102 КУО / г у меді вищого ґатунку та від 2,1 ± 0,3x102 до 4,6 ± 0,4 x102 КУО / г у меді першого сорту. Середня кількість пліснявих грибів та дріжджів у меді першого сорту була більшою, ніж у меді вищого ґатунку, і становила 15 ± 0,9 КУО / г, 6,48 ± 0,7 КУО / г та 17,98 ± 1,2 КУО / г, 8,04 ± 0,8 КУО / г відповідно. Також було встановлено, що 25,8% та 37,1% зразків меду вищого та першого сорту мали спороутворюючі анаероби. Більше проб з Bacillus cereus та Clostridium botulinum було серед проб першосортних проб меду. Крім того, ми встановили, що зразки гречаного меду та меду з кормових культур обох сортів були більше забруднені усіма мікроорганізмами, ніж зразки соняшникового меду та меду з плодових та неплодових дерев.Результати цієї роботи виявили взаємозв'язок між кількістю різних груп та видів мікроорганізмів у меді вищого та першого сорту з півдня України та його фізико-хімічними властивостями та ботанічним походженням.Також було встановлено, що 25,8% та 37,1% зразків меду вищого та першого сорту мали спороутворюючі анаероби. Більше проб з Bacillus cereus та Clostridium botulinum було серед проб першосортних проб меду. Крім того, ми встановили, що зразки гречаного меду та меду з кормових культур обох сортів були більше забруднені усіма мікроорганізмами, ніж зразки соняшникового меду та меду з плодових та неплодових дерев. Результати цієї роботи виявили взаємозв'язок між кількістю різних груп та видів мікроорганізмів у меді вищого та першого сорту з півдня України та його фізико-хімічними властивостями та ботанічним походженням.Наші дослідження можуть допомогти науковому обгрунтуванню джерел контамінації меду та підтвердити існуючі висновки науковців про прямопропорційну залежність умісту мікроорганізмів у меді залежно від вмісту у ньому вологи та рівня кислотності і цукрів.The honey production is one of the most important agriculture branches of Ukraine. Since the beginning of 2000 year, honey becomes one of the first products of agriculture production that was allowed to export from Ukraine to the EU countries. The present study aims to evaluate microbial composition of honey of higher and first grades from south of Ukraine, which differ in water, sugar content and acidity. The correlation beetween physicochemical properties, botanical origin and microbial composition of honey were investigated. Total aerobic count (TAC), total count of fungi (TFC) and yeast (TYC), number of sporeforming anaerobes (SFA), Bacillus cereus and Clostridium botulinus were determined. Plate dilution method with specific cultural mediums and incubation conditions was used for indication and identification of microorganisms as well for quantitative CFU count determination in 1g of honey. The results indicated that the value of TAC was from 1.4 ±0.1 x 102 to 3.7 ±0.5 x 102 CFU.g-1 in higher grade honey and from 2.1 ±0.3 x 102 to 4.6 ±0.4 x 102 CFU.g-1 in first grade honey. Average amounts of fungi and yest in the first grade honey were more than in higher grade honey and amounted 15.±0.9 CFU.g-1, 6.48 ±0.7 CFU.g-1 and 17.98 ±1.2 CFU.g-1, 8.04 ±0.8 CFU.g-1 respectively. Also it was found that, 25.8% and 37.1% of higher and first grade honey samples had sporeforming anaerobes. The more of samples with Bacillus cereus and Clostridium botulinum were among samples of first-grade honey samples. In addition, we have determined that, samples of buckwheat honey and honey from fodder crops of both grades were more contaminated with all microorganisms than samples of sunflower honey and honey from fruit and non-fruit trees.Results of this work has revealed the relationship between the number of different groups and species of microorganisms in higher and first grade honey from south of Ukraine and its physicochemical properties and botanical origin. Our research could help to substantiate the sources of contamination of honey and confirm the existing findings of scientists about the direct proportional dependence of the content of microorganisms in honey, depending on its moisture content, acidity and sugars

Determination of honey geographic origin according to its elemental composition by the method of x-ray fluorescence

The aim of the research was to determine features of the elemental composition of polyfloral honey from the Odessa region (Ukraine) by the method of x-ray fluorescence for using these features in the geographic marking of the region of honey origin. A choice of honey from the Odessa region is explained by its relatively good ecology, optimal maritime climate and enough motley grass resources for gathering nectar by bees. At the same time the Odessa region occupies the fourth place among regions – honey producers in Ukraine with a right to export honey beyond the country with specific weight 10 % from the total export of this product. 11 samples of fresh honey and 14 samples of honey, stored during one year were studied as to the content of 22 mineral elements. The elemental analysis of honey was realized on the energy-dispersive x-ray fluorescent spectrometer ElvaX Light SDD. Each sample was studied for 5 times. The obtained results were statistically processed by the standard methodology. The determination distinctness of mass shares of metals is no worse than 0,1 %. Limits of finding admixtures of heavy metals in the light matrix are no worse than 1 ppm. The studies were realized during 2016–2017. It has been established, that lyophilization of honey doesn’t essentially influence determination parameters of the elemental composition of honey by the method of x-ray fluorescence. The analysis of energy-dispersive spectrums of mineral elements determined that marker elements for honey from the Odessa region are Cl, K, Ca, that prevail among other studied mineral elements. There has been established the typical intensity of a signal of energy-dispersive spectrums for Cl, K, Ca of honey from the Odessa region that correspond to the following values: for fresh honey Cl from 27075 to 29429; K from 47 296 to 41 546; Ca from 7572 to 6928; for honey, stored during one year: Cl from 40383 to 37044; K from 43 589 to 42 591; Ca from 15495 to 10006. These parametersmay serve as markers for honey from the Odessa region. At the same time the obtained results may be used for controlling the quality of natural honey by its element composition for identifying a geographic place of origin