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Enregistrement W1528603668 · doi:10.1111/1541-4337.12007

Control of <i>Salmonella</i> Contamination of Shell Eggs—Preharvest and Postharvest Methods: A Review

2013· review· en· W1528603668 sur OpenAlexaboutno aff
Anca Maria Galis, Christopher Marcq, Didier Marlier, Daniel Portetelle, Ilie Van, Yves Beckers, André Théwis

Notice bibliographique

RevueComprehensive Reviews in Food Science and Food Safety · 2013
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreharvestSalmonella enteritidisSalmonellaPostharvestOutbreakContaminationFood safetyBiologyBiotechnologyFood microbiologyEggshellToxicologyFood scienceHorticultureEcologyVirologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Salmonella Enteritidis is one of the most prevalent foodborne pathogen, its main reservoir being considered the shell egg. As the concerns related to the increasing human salmonellosis cases grow, the need for an application of preventive methods either at the farm level or during the processing steps is crucial for a better control of the foodborne outbreaks due to the consumption of this specific food product. This review focuses on the application of preventive methods at the farm level, on preharvest step, in order to reduce the risk of shell eggs contamination with Salmonella , especially S . Enteritidis, through a better control of the laying hens’ infection with this pathogen. As postharvest methods, a 1st approach is the egg storage conditions and the prevention of Salmonella spp. growth and multiplication. In addition, shell eggs may be subjected to eggshell decontamination, to reduce the risk of foodborne outbreaks. Several of these latter mentioned methods are already authorized to be put in place in different countries, as it is the case in the United States of America and Canada. Their efficacy has been proven and their use is regarded by some as mandatory for ensuring shell eggs safety for the consumers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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