教你识别食品安全标识

第一篇：教你识别食品安全标识

教你识别食品安全标识

一、“QS”标志

“QS”是英文“Quality Safety”的缩写，意为“质量安全”，表明食品符合质量安全的基本要求。据国家规定，国内从事米、面、油、酱油、醋的加工食品，肉制品、乳制品、饮料、调味品、方便面、饼干、罐头等必须有“QS”标志方可出厂销售。

二、无公害农产品标志

无公害农产品能够把有毒有害物质控制在一定范围内，主要强调其安全性，是最基本最起码的市场准入标准，普通食品都应达到这一要求。无公害农产品标志图案由麦穗、对勾和“无公害农产品”字样组成。麦穗代表农产品，对勾表示合格，金色寓意成熟和丰收，绿色象征环保和安全。

三、绿色食品标志

与环境保护有关的事物，国际上通常都冠之以“绿色”字样，目的是突出这类食物与良好的生态环境有关，涉及到食品的事物定名为“绿色食品”。绿色食品的级别比“无公害农产品”高。

四、有机食品标志

有机食品包括粮食、蔬菜、水果、奶制品、水产品、禽畜产品、调料等。这类食品在生产加工过程中不得使用人工合成的化肥、农药和添加剂。对生产环境和品质控制的要求非常严格，是更高标准的安全食品。目前，在我国产量还非常少。

第二篇：食品安全标识

食品安全标识介绍

大二班

吴姝漪

食品安全标识及介绍

绿色食品标志

标志介绍：绿色食品是指在无污染的条件下种植、养殖，施有机肥料，不用高毒性、高残留农药，在标准环境、生产技术、卫生标准下加工生产，经权威机构认定并使用专门标志的安全、优质、营养类食品的统称。

适用范围：在崇尚健康生活的今天，绿色食品已成人们消费首选。如今不少消费者到商店购买食品，倘若见到有绿色标志，那也许会放心多了。绿色食品品种主要有粮食、油类、肉类、奶制品、蛋、饮料、酒类、咖啡、可可、茶叶等。

“QS”标志

食品安全标识介绍

大二班

吴姝漪

标志介绍：带有“QS”标志的产品，说明此产品经过强制性的检验合格，准许进入市场销售。这就是依托食品生产许可制度的食品质量安全市场准入制度。“QS”标志由“质量安全”英文（Quality Safety）字头“QS”和“质量安全”中文字样组成。适用范围：根据国家规定，国内从事米、面、油、酱油、醋的加工食品，肉制品、乳制品、饮料、调味品、方便面、饼干、罐头等必须有“QS”标志方可出厂销售。

温馨提醒：在买东西的时候除了要看食品包装上是否加贴QS，还要注意留心注册号码和认证日期。

有机食品标志

标志介绍：有机食品是一种国际通称，是从英文Organic Food直译过来的。而这里所说的“有机”不是化学上的概念，而是指采取一种有机的耕作和加工方式，产品符合国际或国家有机食品要求和标准，并通过国家认证机构认证的一切农副产品及其加工品。

适用范围：目前经认证的有机食品主要包括普通的有机农作物产品(例如粮食、水果、蔬菜等)、有机茶产品、有机食用菌产品、有机畜禽产品、有机水产品、有机蜂产品、采集的野生产品以及用上述产品为原料的加工产品。如今有机食品的产量在我国还非常少。

食品安全标识介绍

大二班

吴姝漪

无公害农产品标志

标志介绍：无公害农产品是指产地环境、生产过程符合相关标准，有毒有害物质残留量控制在安全质量范围内，经农业部认可并可使用相关标志的农产品，每三年认证一次。

适用范围：广义的无公害农产品包括有机农产品、自然食品、生态食品、绿色食品、无污染食品等。现在市场上获得无公害农产品标志认证的有蔬菜、畜、水、乳、蛋产品。在泉州市场上，无公害农产品水果和蔬菜类品种较多。

温馨提醒：无公害农产品标志是加施于获得全国统一无公害农产品认证的产品或产品包装上的证明性标志。印制在包装、标签、广告、说明书上的无公害农产品标志图案不能当做是无公害农产品标志。

中饮标志

标志介绍：凡通过“安全饮品”认证的饮品，都可以在其产品的包装、标签、广告、宣传、说明书中使用“安全饮品”标志，为消费者提供真实、可靠的饮品安全信息。适用范围：中饮标志多用于通过检测的安全饮品方面，有果蔬饮料、酒类、软饮料以及功能性饮料等。

食品安全标识介绍

大二班

吴姝漪

保健食品标志

标志介绍：保健食品是指已取得国家食品药品监督管理局颁发的保健食品批文、具有保健功能的产品。它又被称为“带有小蓝帽的食品”。

适用范围：顾名思义，保健食品标志主要是用于保健品方面，例如：保健饮品（饮料类和茶类）、营养补充剂等。

温馨提醒：现在有部分商家为了牟利，对于一些普通食品大肆宣传保健功能，这些食品的包装标签与保健食品标签相似，但没有保健食品的“小蓝帽”标志，它的功效得不到保证，因此在购买时一定要认清“小蓝帽”标志。

放心粮油标志

标志介绍：放心粮油是指粮油加工企业严格按照大米、面粉、食用油的国家标准组织生产出来的粮油产品。

食品安全标识介绍

大二班

吴姝漪

适用范围：“放心粮油”产品包括“放心大米”、“放心面粉”和“放心油”等三大系列产品。

温馨提醒：购买粮油时要注意其厂家、厂址、产品名称、执行标准、生产日期、保质期等，要到正规商店、厂家购买，并保留购买凭证。

第三篇：手术部位标识识别制度

xx院发„2013‟XX号

xx民医院关于进一步

落实《手术部位识别标识制度》的通知

全院各相关科室：

根据卫生部《手术安全核查制度》和《三级综合医院评审标准实施细则》等相关文件的要求。为进一步落实本制度，加强围手术期管理，确保手术患者安全，特制定《手术部位识别标识制度》和《手术部位标识确认流程图》。

请各相关科室认真执行。对未严格执行本制度的科室，定期院内通报并纳入绩效考核，造成医疗纠纷、医疗事故的，按相关

2.《手术部位标识确认流程图》 xx医院２０１3年6月13日

附件1

手术部位识别标识制度

一、为防止手术部位出错，手术操作前应进行手术部位的标识。

二、择期手术前1日、急诊手术前由管床医师及管床护士核对病人信息，由手术医师在手术部位区域进行标识。

三、若病情允许，标识一定要尽可能在病人清醒及知道的情况下由病人本人或其授权家属及手术医师共同参与部位的标识。

四、手术的患者身体切口位置统一使用不掉色的油性笔以 “o”字进行标识。手术部位标识要清晰明确，在消毒及铺盖手术敷料后也要清晰可见。

五、必须进行手术部位标识的手术如下：

（一）成对器官的单侧手术，例如：肾脏、输尿管、卵巢、输卵管、眼睛、肺脏、耳、锁骨、肢体关节等。

（二）有左右之分的手术，例如：脑、鼻。

（三）有多个数目之分的手术，例如：手指、脚趾、肋骨等。

（四）有多个层次之分的手术，例如：腰椎等。

六、可以不进行手术部位标识的手术如下：

xx医院综合办公室 ２０１3年X月X日印发

（共X印份）

第四篇：腕带识别标识制度

“腕带”识别标识制度

1、应用腕带的目的：1）病人流动过程中能被正确的识别（加床、转床、手术、外出检查）。2）有过敏史者有醒目标记，随时提醒，方便核对。3）意识模糊或不清者能被正确识别。4）确保母婴的唯一性，防止相互混淆。5）医生查房时可使用读码器扫描条形码腕带，准确快速地确认病人、读取病人信息。

2、哪些病人应用腕带识别？

对无法有效沟通的患者应使用“腕带”作为患者的识别标志。例如昏迷、神志不清、无自主能力、手术、输血、不同种语言、语言沟通障碍的患者，至少应在重症监护病房、手术室、急诊抢救室、新生儿等科室中得到实施，以便准确无误识别病人。

3、使用腕带的注意事项：

1）“腕带”填入的识别信息必需经二人核对后方可使用，若损坏需要更新时同样需要经二人核对。

2）查对要求：在抽血、给药或输血时，应至少要求同时使用二种查对的方法。（不包括仅以房号、床号作为查对的依据），并要求患者自行说出本人姓名，经核对无误后方可执行。

3）与患者沟通：在实施任何介入或其它有创高危诊疗活动前，操作者都有主动与病人沟通的方式，作为最后查对确认的手段，以确保正确的病人、实施正确的操作。

4）完善关键流程查对措施，即在各关键的流程中，均有改善病人查对准确性的具体措施、交接程序与记录文件。

5）手术病人（包括微创手术）、危重病人以及过敏性体质病人必须佩带，作为病人识别标志。

6）入院时无过敏史者佩带“绿色”的生命绿腕带，住院过程中如发现药物过敏，应跟换“橙色”的警示腕带。

7）按操作规范给病人佩带腕带，垫1-2指按紧搭扣，松紧适宜，防止扭曲勒伤。病人出院时去除腕带。

8）执行各项治疗、护理操作时均需要核对腕带。

第五篇：数据分析师教你识别数据陷阱专题

数据分析师教你识别数据陷阱

随着大数据概念的普及和人们对数据价值认识的不断深入，数据分析越来越受到人们的重视，尤其是在企业中，现在很多做销售、市场的企业人员已经开始用数据说话，很多企业也已经开始借助数据进行决策和管理，量化经营的理念正逐步深入人心。中颢润数据分析师事务所认为，与此同时，专业的数据分析师逐渐进入人们的视野，并且也被评为未来十年最有前途的十大职业之一。

在中颢润看来，作为一名数据分析师，保持对数据的敏感性是最基本的要求之一，这里所说的数据敏感性不仅是指能够发现隐藏在数据之间的关系和规律，还包括能够辨别数据的真伪。因为随着数据产生量的爆炸式增长，一些假的、有问题的数据也不断出现，这些数据有些是由抽样误差或采集过程引起的，有的则是出于某种目的人为造成的，而且有些错误的数据还非常隐蔽，往往容易被人忽视，从而造成错误的判断甚至因此蒙受巨大的经济损失。作为中颢润的一名数据分析师的长时间的经验总结，对待这类数据不能人云亦云，需要有自己的认识和理解，要透过数据的表面看背后的真相和存在的问题，下面举几个日常生活中常见的数据案例来说明如何看清数据的真相。

1、失业率

失业率是我们大家都非常熟悉的一个指标，也是政府制定相关政策的一个重要依据。这些年，中国政府一直将失业率控制在4%以下作为一项重要的执政目标，每年也都基本实现了这一目标，然而，以大多数人的感受来说，实际的失业率似乎比4%要大，而且有时候感觉会差很多。那么，到底是什么原因造成了实际统计数据与民众自身感受之间的这种差距呢？要弄清这一问题，我们首先应该看一下失业率的概念和统计方法。

失业率是失业人口占劳动力人口的百分比。世界上大多数国家都采用两种失业统计方法。一种是行政登记失业率，另一种是劳动力抽样调查失业率。两种失业率都是政府决策的重要依据。中国之前一直采用城镇登记失业率来衡量失业情况。城镇登记失业率是指在报告期末城镇登记失业人数占期末城镇从业人员总数与期末实有城镇登记失业人数之和的比重。分子是登记的失业人数，分母是从业的人数与登记失业人数之和。在城镇单位从业人员中，不包括使用的农村劳动力、聘用的离退休人员、港澳台及外方人员。城镇登记失业人员是指有非农业户口，在一定的劳动年龄内（16岁以上及男50岁以下、女45岁以下），有劳动能力，无业而要求就业，并在当地就业服务机构进行求职登记的人员。

由城镇登记失业率的计算方法我们不难看出，一系列限制使得这一指标的代表性大为降低。由于很多真正失业的人不一定去登记，加上农村的农民就业没有包括在里面，而最近几年2.5亿农民工群体已成为一支不容忽视的就业群体，而且随着人们寿命的延长，45到60岁之间的人仍工作在第一线，然而他们却都没有被纳入到城镇登记失业率的统计范围之内，因此实际每年公布的登记失业率数字，比调查失业率要低。这也成为城镇登记失业率饱受诟病的原因，也是造成实际每年公布的失业率与我们每个人的切身感受相差较大的最根本原因。

正是基于城镇登记失业率这些明显的缺陷，中国政府决定，从2011年开始，不再使用“城镇登记失业率”这一指标，而采用“调查失业率”。2013年9月9日，中国首次向外公开了调查失业率的有关数据。国务院总理李克强在英国《金融时报》发表署名文章《中国将给世界传递持续发展的讯息》透露，“今年以来，中国经济运行稳中有进，上半年GDP同比增长7.6%；5%的调查失业率和2.4%的通胀率，均处于合理、可控范围。”5%的调查失业率，高于此前人社部公布的一二季度均为4.1%的登记失业率，可以说更具有说服力。但这一数据到底是否准确、代表性如何，需要对调查失业率的计算方法、抽样方式、方法、调查范围等深入研究之后才能判断其最终的代表性。

二、死亡率

死亡率的概念大家都不陌生，而且一般也不会产生歧义。但是如果死亡率被用在不恰当的场合，那么同样会出现问题。

以一个经常被引用的故事为例。在美国和西班牙交战期间，美国海军的死亡率是千分之九，而同时期纽约居民的死亡率是千分之十六。后来，海军征兵人员就用这两个死亡率来证明参军更安全。那么，这个结论正确吗？显然是不正确，因为这两个数字根本就是不匹配的，当兵的一般都是身强力壮的年轻人，而居民的死亡率是包括老弱病残等各类人群的一个综合数据，而老弱病残者又是主要的死亡人群构成者，这

些人拉抬了整个居民的死亡率。所以正常应该是用同年龄段的海军和纽约居民的死亡率来作对比，从而判断参军是否安全。一般情况下，相同年龄段的海军死亡率应该是高于居民死亡率的。

这一案例说明数据之间要具有匹配性才能进行对比。不具有可比性的数据有时候会很隐蔽。不容易发现，这就需要分析师有更敏锐的观察能力。比如某个零售企业想计算2013年11月前十天的销售比去年同期增长了多少，表面上来看这两个数据是可以直接对比的，有匹配性。实际上对以规律性非常强的零售企业来说，周末对销售的影响是非常大的。翻开日历会发现，2013年11月的1~10日比2012年11月同期多一个“星期天”，这就容易使对比结果出现误差。因此，对零售企业来说，最好以周来进行对比。

三、离婚率

中国离婚率连年递增，婚外情成婚姻最大杀手，从年龄结构看22~35岁人群是离婚主力军，36~50岁年龄段是婚姻平稳期，50岁以上人群离婚率上扬，从教育背景看，学历高低与离婚率高低成反比，学历越低，离婚率越高，学历越高，离婚率越低。这些结论似乎与我们的日常感受比较吻合，但需要注意的是离婚率的计算公式是否科学合理。现行的离婚率公式是这样的：离婚率＝离婚数/结婚总数，乍一看，没有任何问题。以2012年为例，2012年的离婚率就是2012年离婚数除以2012年结婚数？但仔细研究会发现，2012年离婚的人和结婚的人根本就不是一个概念。这样计算的结果容易广大人民群众造成误解！

实际的离婚率计算公式应该是：2002年结婚人群在2012年的离婚率＝2002年结婚且2012年离婚总数/2002年的结婚总数。此外，如果我们对2002年结婚人群从2002年开始到2012年为止，每年都计算一个离婚率的话，还可以分析每年的离婚率变化情况，是否真在第七年的时候达到最高值，即通常所说的七年之痒是否真的存在。

与离婚率的概念类似，很多零售企业每个月都会计算的退货率，也需要分门别类才能正确的计算出来的。

以上中颢润仅仅列举了几个日常生活中常见指标的数据陷阱问题，实际生活中这样的例子还有很多。有时候是数据的确有错误，有时候数据虽然正确，但计算方法或者使用场合不正确，或者对比不匹配，同样会误导我们。因此，虽然我们不能每个人都成为数据分析师，但多尝试从数据背后看问题，多培养数据敏感性，仍然会使我们获益匪浅。