Reino Unido.- Las nuevas políticas para combatir el fraude de pescado en toda Europa parecen estar funcionando, según nueva evidencia. La mayor encuesta de la exactitud del etiquetado del pescado a la fecha indica una marcada y repentina reducción del etiquetado incorrecto de los alimentos de origen acuático en los supermercados, mercados y pescaderías en la UE.
{mprestriction ids=»*»}Los científicos en seis países europeos trazaron las muestras de la mayoría de pescado comúnmente consumido, incluido el bacalao, atún, merluza y lenguado, después de una serie de estudios que se remontan a cinco años han mostrado que el etiquetado incorrecto se da hasta en el 40% de los casos.
Se cree que las cadenas de abastecimiento de alimentos de origen acuático más transparentes pueden conducir a una explotación más sostenible y saludable de los océanos. El estudio es parte del proyecto LABELFISH, financiado por el EU Atlantic Area Programme and the Department for Environment, Food and Rural Affairs.
El investigador principal, Stefano Mariani, profesor de genética de la conservación en la University of Salford, dijo que esta sorprendido por el progreso hecho, pero que aún queda mucho por investigar acerca de las complejidades del abastecimiento mundial de alimentos de origen acuático.
Mariani y sus colaboradores realizaron pruebas genéticas de los alimentos de origen acuático vendidos en los supermercados, mercados tradicionales y pescaderías en 19 ciudades europeas entre los años 2013 y 2014, incluido Cardiff, Glasgow, Plymouth y Manchester, Dublin, Madrid, Marseille, Lisboa y Hamburgo.
La verificación de las especies se realizó en productos frescos, congelados y enlatados, etiquetados como bacalao, atún, abadejo, platija, lenguado, pez espada, anchoa, merluza y rape. De las 1563 muestras de ADN secuenciadas, sólo el 77 (4.9%) resultaron mal etiquetados.
Las especies comúnmente mal etiquetadas fueron la anchoa (15.5%), la merluza (11.1%) y el atún (6.8%). En contraste, sólo el 3.5% del bacalao y el 3% del abadejo estuvieron mal etiquetados. Ninguna de las muestras de rape, platija o pez espada fue sustituido por otras especies.
El estudio encontró poca o ninguna diferencia en conservas, productos frescos o congelados, y no hay tendencias significativas asociadas con los países.
Según las muestras recolectadas. España tiene la mayor tasa de etiquetado incorrecto (8.9%), seguido por Portugal (6.7%), Alemania (6.2%), Irlanda (3.9%), Reino Unido (3.3%) y Francia (2.7%).
El estudio argumenta que la tendencia se debe a una combinación de la legislación transnacional, gobernanza y difusión pública, que ha obligado a una nueva regulación y autoregulación, y contrasta con la experiencia de EEUU, donde las mejoras parecen ir más lentas.
Mariani agregó: “Los métodos de identificación genética han expuesto progresivamente las deficiencias de la cadena de abastecimiento de alimentos de origen acuático, incrementando la sensibilización entre el público, y sirven como una advertencia a la industria de que las malas prácticas serán detectadas.
“Esta evidencia indica que ahora estamos en camino a una mayor transparencia, lo cual puede ayudar en la gestión de poblaciones explotadas en todo el mundo, pero más estudios estandarizados en un rango mayor de canales de provisión de alimentos, como restaurantes y subastas, deben realizarse, con el fin de tener una completa comprensión de la situación actual del comercio”.
Mayor información del proyecto LABELFISH: http://labelfish.eu/
Referencia:
S Mariani et al; Stefano Mariani, Andrew M Griffiths, Amaya Velasco, Kristina Kappel, Marc Jérôme, Ricardo I Perez-Martin, Ute Schröder, Veronique Verrez-Bagnis, Helena Silva, Sara G Vandamme, Belgees Boufana, Rogerio Mendes, Marc Shorten, Cat Smith, Elizabeth Hankard, Samantha A Hook, Alice S Weymer, Daryl Gunning, Carmen G Sotelo; Low mislabeling rates indicate marked improvements in European seafood market operations; Frontiers in Ecology and the Environment 2015; 13(10): 536–540, doi:10.1890/150119
http://www.esajournals.org/doi/abs/10.1890/150119 {/mprestriction}
