Interaction of ozone and negative air ions to control micro-organisms
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aims of this study were to investigate the effect of ozone and/or negative air ions (NAI) on the viability of bacteria. METHODS AND RESULTS: Dilute cell suspensions of Pseudomonas fluorescens, Erwinia carotovora pv. carotovora and Escherichia coli were inoculated onto agar and subsequently exposed to ozone and/or NAI. Ozone concentration was maintained at 100 +/- 5 nl l-1 and NAI at 106 ml-1. When exposed to a combination of ozone and NAI, viability among all three bacterial species decreased more rapidly when they were inoculated onto potato dextrose agar (PDA) than onto nutrient agar (NA). A subsequent test examined the effect of ozone and NAI alone or in combination on the bacteria inoculated onto PDA only. Treatment with NAI alone had no killing effect on any of the bacterial species. However, a strong interaction between ozone and NAI was observed. Pseudomonas fluorescens was most susceptible to the combined treatment. Cell viability was reduced to 0.7% after 6 h, while 76% of the cells remained viable when exposed to ozone alone. Viability of Erwinia carotovora pv. carotovora was reduced to 4% after 6 h in the combined treatment compared with 69% when exposed to ozone alone. Escherichia coli was relatively more resistant to the combined treatment; viability was reduced to 40% after 11 h compared with 70% in the ozone alone treatment. CONCLUSIONS: A strong synergism between ozone and NAI on bacterial cell death was found, but the degree of this effect varied depending on bacterial species. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: The synergism of ozone with NAI may provide an effective method of reducing food-borne disease and decay of fresh produce.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».