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Enregistrement W2009539124 · doi:10.1177/1082013206063735

Microbiology of Fresh-cut Mangoes Prepared from Fruit Sanitised in Hot Chlorinated Water

2006· article· en· W2009539124 sur OpenAlexaff
M. Ngarmsak, Pascal Delaquis, P.M.A. Toivonen, Tipvanna Ngarmsak, B. Ooraikul, Giuseppe Mazza

Notice bibliographique

RevueFood Science and Technology International · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood spoilageMangiferaChlorineYeastFleshFood scienceMicroorganismChemistryContaminationBacteriaHorticultureBiologyBotanyEcologyBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whole mangoes ( Mangifera indica, cv. Chok Anun) were washed in water with or without chlorine (100 mg total chlorine/L) at 11.7 ºC and 50 ºC before slicing and packaging. Microbiological analysis of the whole fruit showed that the stem scar contained larger populations of microorganisms than the skin. Washing reduced populations at both sites and the effect was enhanced by the addition of chlorine and heating of the wash water. None of the treatments prevented transfer of contaminants to the flesh during slicing, and evidence of spoilage in the form of discrete fungal colonies was observed in samples stored for 1 week at 5 ºC. Several species of bacteria, yeast and mould were recovered from packaged slices, but yeast and moulds accounted for the bulk of the spoilage of microflora. Barriers to the growth of these microorganisms may be necessary to reduce the risk of microbial spoilage of mango slices manufactured under commercial conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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