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Enregistrement W2135953901 · doi:10.1139/w03-001

Water activity, temperature, and pH effects on growth of the biocontrol agent<i>Pantoea agglomerans</i>CPA-2

2002· article· en· W2135953901 sur OpenAlexvenueno aff
E. Costa, J. Usall, Neus Teixidó, Josué Delgado, İnmaculada Viñas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPantoea agglomeransGlycerolBacterial growthWater activitySucroseYeast extractFood sciencePostharvestBiological pest controlChemistryBacteriaBiologyBotanyBiochemistryFermentationWater content

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growth response of the biocontrol agent Pantoea agglomerans to changes in water activity (a(w)), temperature, and pH was determined in vitro in nutrient yeast extract-sucrose medium. The minimum temperature at which P. agglomerans was able to grow was 267-272 kelvins (-6 to -1 degrees C), and growth of P. agglomerans did not change at varying pH levels (4.5-8.6). The minimum a(w) for growth was 0.96 in media modified with glycerol and 0.95 in media modified with NaCl or glucose. Solute used to reduce water activity had a great influence on bacterial growth, especially at unfavourable conditions (e.g., low pH or temperature). NaCl stimulated bacterial growth under optimum temperatures but inhibited it under unfavourable pH conditions (4.5 or 8.6). In contrast, the presence of glucose in the medium allowed P. agglomerans to grow over a broad range of temperature (3-42 degrees C) or pH (5-8.6) regimes. This study has defined the range of environmental conditions (a(w), pH, and temperature) over which the bacteria may be developed for biological control of postharvest diseases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations40
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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