3M™ Tecra™ Listeria Visual Immunoassay: AOAC Official MethodsSM 995.22 and 2002.09
Notice bibliographique
Résumé
A validation study of the 3M Tecra Listeria Visual Immunoassay (VIA; 3M Food Safety, St. Paul, MN) was conducted at Q Laboratories, Inc., Cincinnati, OH. The 3M Tecra Listeria VIA method was compared to the Health Canada MFHPB-30 reference method for the analysis of five ready-to-eat (RTE) meats: deli turkey, hot dogs, liver pate, raw fermented sausage, and deli ham, and on a stainless steel environmental surface. Twenty replicates of each of the five food matrixes were analyzed at a low and a high inoculum level. The low-level test portions were inoculated with 0.2-2 CFU/25 g, and the high-level test portions with 2-5 CFU/25 g. In addition, 20 replicates of one environmental surface were analyzed at a low and a high inoculum level. The low-level sampling area was inoculated with 0.2-2 CFU/5 cm2, and the high-level area with 2-5 CFU/5 cm2. Five control replicates were also analyzed at 0 CFU/25 g (uninoculated) for the foods and at 0 CFU/5 cm2 for the environmental sampling area. There was no significant difference in the number of positives detected by the 3M Tecra Listeria VIA and the Health Canada MFHPB-30 reference method for four of the RTE meats and the stainless steel environmental surface analyzed in this study. For the raw, fermented sausage, there was a significant difference in the number of positives detected for the high inoculum level by the 3M Tecra Listeria VIA and the Health Canada MFHPB-30 reference method, with the 3M Tecra Listeria VIA method detecting more positives.
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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 | 0,016 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,029 |
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 ».