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Enregistrement W2071727060 · doi:10.5539/jfr.v4n3p128

Microbial Decontamination of Fresh Produce (Strawberry) Using Washing Solutions

2015· article· en· W2071727060 sur OpenAlexvenueno aff
Naresh Shahi, Byungjin Min, Eunice Bonsi

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeorge Washington UniversityUnited States Agency for International Development
Mots-clésFood scienceHand sanitizerHuman decontaminationChemistryOriganumAntimicrobialEssential oilWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This study was carried out to determine the effect of natural antimicrobial washing solutions against microbial growths on fresh produce specifically strawberries. Selected washing solutions used for strawberry washing, and treatments were sterile water (control), white vinegar (VI), crude lemon juice extract (LE), VI+Origanum oil (VIO), LE+Origanum oil (LEO), and VI+LE+Origanum oil (VILEO). From the preliminary study of antimicrobial activity of washing solutions in aqueous model system tested at 2, 5, 10, 15, 20 and 25 min against <em>S.</em> Typhimurium, washing time was determined as 5 min to be used for this study. After the washing, strawberries were stored at 4 °C for 5 days. Results showed that all natural washing solutions exhibited inhibitory effect against total aerobic bacteria, yeast and mold. On day 5, compared to the control, all washing solutions significantly reduced <em>S.</em> Typhimurium by 2.7 Log CFU/g (P<0.05). Color results showed that samples color were slightly changed by washing with VIO and VILEO. However, there was no significant difference in total color change on strawberries compared to the control (P>0.05). Based on the results, it is indicated that the combination of vinegar with crude lemon juice extract and essential oil might be suitable as natural sanitizer for decontamination of fresh produce.</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)0,003
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 Opus0,407
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,038 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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