Simulation of <i>Escherichia coli</i> O157:H7 Behavior in Fresh-Cut Lettuce Under Dynamic Temperature Conditions During Distribution from Processing to Retail
Notice bibliographique
Résumé
The temperature of packaged lettuce was recorded throughout a retail supply chain in Canada during the various stages of storage and shipping from the processor to retail. Temperatures were monitored in 27 cases of lettuce destined for three stores in three replicate trials conducted during the winter. A dynamic model that predicts the effect of temperature on the growth or die-off of Escherichia coli O157:H7 in packaged fresh-cut lettuce was applied to simulate the behavior of E. coli O157:H7 in the system. Simulations were carried out using distributions to account for variation in the temperature parameter and the die-off coefficient of the dynamic growth/death model. The results indicate that there was a predicted overall mean decline in cell numbers of 0.983 log cfu g⁻¹ and that the extent of cell death was proportional to the total time spent in the cold chain. Slight growth was predicted in a few instances when the dynamic temperature was above the permissive temperature of 5°C. These results suggest that generally there would be little or no growth of E. coli O157:H7 in product maintained at the proper temperature in the chain. Moreover, the predicted decline in cell numbers at refrigeration temperatures suggests that storage at 5°C or below prior to consumption would reduce populations of the pathogen in fresh-cut lettuce.
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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 ».