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Enregistrement W2321383485 · doi:10.1139/cjm-2014-0630

Microbiota of regular sodium and sodium-reduced ready-to-eat meat products obtained from the retail market

2014· article· en· W2321383485 sur OpenAlexaffvenueabout
Petr Miller, Xiaoji Liu, Lynn M. McMullen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceSodiumBacteriaLeuconostocPopulationMeat packing industryProcessed meatChemistryBiologyFermentationLactobacillusMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to assess the influence of sodium content on the microbiota on the surface of ready-to-eat (RTE) meat products purchased from the retail market in Canada. Products, including sliced and sausage-type deli meats, were analysed with culture-dependent and culture-independent methods. Bacteria were identified from 23 brands of products from different meat processors with claims of sodium content ranging from 390 to 1200 mg per 100 g of product. Out of 150 bacterial isolates, the most common were identified as Leuconostoc gelidum, Carnobacterium maltaromaticum, Brochothrix thermosphacta, and Leuconostoc gasicomitatum. Vacuum-packaged RTE deli sliced meat products had the largest population of bacteria. Leuconostocci were the most common isolates in this group of products, while carnobacteria were prevalent on products with moderate loads of bacteria. A higher incidence of carnobacteria and lower incidence of B. thermosphacta were detected on sodium-reduced products. Simpson's and Shannon-Wiener indices showed that low sodium products (25%-50% less sodium) had an overall higher bacterial diversity. This was also observed when individual low sodium products were compared with their regular sodium counterpart.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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