Factors affecting the inactivation of the natural microbiota of milk processed by pulsed electric fields and cross-flow microfiltration
Notice bibliographique
Résumé
Prior to processing milk and cream were standardised and homogenised. Skim milk was cross-flow microfiltered (CFMF) prior to treatment with pulsed electric fields (PEF) or high temperature short time (HTST) pasteurization. The effect of temperature of the skim milk and product composition on the efficacy of PEF treatment was determined. The electrical conductivity of the product was related to fat and solids content and increased 5% for every g/kg increase of solids and decreased by nearly 0·7% for every g/kg increase of fat. From the three microbial groups analyzed (mesophilic, coliform, and psychrotroph) in milks differences (P<0·05) in the inactivation of mesophilic microorganisms were observed between the counts following PEF treatment, while HTST pasteurization resulted in higher reductions in all different counts than those obtained after PEF. Increasing the skim milk temperature prior to PEF treatment to about 34°C showed equivalent reductions in microbial counts to skim milk treated at 6°C in half the time. The reductions achieved by a combination of CFMF and PEF treatments were comparable to those achieved when CFMF was combined with HTST pasteurization. A higher reduction in coliform counts was observed in homogenised products subjected to PEF than in products that were only standardised for fat content.
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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 | 0,001 |
| 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 ».