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Enregistrement W2021519757 · doi:10.5539/jfr.v1n3p178

Comparison of Conventional and Rapid Methods for Salmonella Detection in Artisanal Minas Cheese

2012· article· en· W2021519757 sur OpenAlexvenueno aff
Gardênia Márcia Silva Campos Mata, Maria Cristina Dantas Vanetti

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais
Mots-clésSalmonellaFood scienceRaw milkChemistryBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Artisanal cheeses traditionally produced from raw milk have a diverse microbiota and, due the varied changes that occur in this type of food matrix during the maturation, pathogens detection’s may be impaired. In this study, the conventional method established by ISO 6579:2005 to evaluate the presence of<em> Salmonella</em> was compared with two alternative rapid methods, PCR-BAX<sup>®</sup> (DuPont)<sup> </sup>and VIDAS<sup>®</sup><span style="text-decoration: line-through;">-</span>SLM (BioMérieux), to analyze artisanal Minas cheese, a typical Brazilian product. <em>Salmonella</em> was not detected by conventional or PCR-BAX<sup>®</sup> in 63 artisanal Minas cheese samples analyzed. Although highly specific and accurate, the immunoassay (VIDAS<sup>®</sup>-SLM) presented 3.17% of false positives. Good manufactures practices were absent in some producers of Minas artisanal cheese and, the fact of <em>Salmonella</em> was not detected in analyzed samples should be related with presence of high and diverse endogenous microbiota, including approximately, 10<sup>7</sup> CFU.g<sup>-1</sup> of lactic bacteria, and a low pH and water activity, conditions that can minimize pathogens growth, provide cellular injury and hamper the recovery strategies.</p>

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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