The Microbiological Effects of Procedures Used in Commercial Practice for Cleaning Mechanical Tenderizing Equipment Used With Beef
Notice bibliographique
Résumé
The microbiological effects of routine cleaning of a common type of blade tenderizing equipment (Ross TC700MC) used with beef at a retail store meat fabrication facility were investigated. Swab samples were obtained from various parts of the equipment before and after its use on each of 5 days, with 17 samples being obtained on each occasion. The median numbers of aerobes recovered before or after use each day were mostly not significantly different (P > 0.05) and > 3.5 log cfu/sample. Enterobacteriaceae and coliforms were recovered after use each day at total numbers of 2.5 – 4.2 and 2.4 – 3.2 log cfu, respectively; and sometimes before use at total numbers of 1.7 – 3.9 and 0.7 – 2.1 log cfu, respectively. With more careful performance of cleaning procedures by facility staff and storing in a chiller, the numbers of aerobes recovered from the tenderizer before use were 3 log units less than the numbers found on the used equipment, and Enterobacteriaceae and coliforms were not recovered. Studies at a laboratory with a tenderizer used with beef cuts showed that cleaning was equally effective for reducing numbers of aerobic bacteria by ? 3 log units when carried out using water of 90 °C or 55 °C; and that drying of equipment was necessary to prevent growth of Enterobacteriaceae and coliforms on cleaned equipment not stored at chiller temperatures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».