Kinetics of ultraviolet light inactivation of <i>Escherichia coli</i> O157:H7 in liquid foods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effects of pH, depth of food medium and ultraviolet (UV) light dose on the inactivation of Escherichia coli O157:H7 in UV‐opaque products such as apple juice (pH 3.5) and egg white (pH 9.1) were investigated. The applied UV dose ranged from 0 to 6.5 mW min cm−2, while the depths of the medium were 1, 3.5, 5 and 10 mm. The pH of the medium did not affect the inactivation of E coli O157:H7, since similar inactivation characteristics were obtained for both apple juice and liquid egg white. As expected, decreasing the depth of the medium increased the inactivation of E coli O157:H7. More than a 5‐log reduction was obtained when the fluid depth and UV dose were 1 mm and 6.5 mW min cm−2 respectively. However, less than a 1‐log reduction was obtained when the fluid depth was 10 mm. A two‐phase kinetic model was used to model the inactivation of E coli O157:H7. This model indicated that at higher fluid depths the inactivation rate was controlled by the second, slower inactivation phase, resulting in a lower overall inactivation. The visual appearance of the treated apple juice and egg white did not show any discolouration changes during 4 weeks of storage at ambient temperature (25 °C). Copyright © 2003 Society of Chemical Industry
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».