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Enregistrement W2047984544 · doi:10.5539/jfr.v3n1p105

The Microbiological Effects of Procedures Used in Commercial Practice for Cleaning Mechanical Tenderizing Equipment Used With Beef

2014· article· en· W2047984544 sur OpenAlexaffvenue
M.K. Youssef, Mark D. Klassen, C.O. Gill

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensCanadian Cattlemen's AssociationAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood sciencePlate countEnterobacteriaceaeAerobic bacteriaChillerEnvironmental scienceMathematicsBiologyBacteriaEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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