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Enregistrement W2333258945 · doi:10.1021/es400183z

Bioreduction of Sheep Carcasses Effectively Contains and Reduces Pathogen Levels under Operational and Simulated Breakdown Conditions

2013· article· en· W2333258945 sur OpenAlexaff
Ceri L. Gwyther, Davey L. Jones, Peter N. Golyshin, Gareth Edwards‐Jones, John McKillen, I. McNair, James E. McDonald, A. Prysor Williams

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensUniversity College of the North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerationLivestockSalmonellaEnvironmental scienceEnterococcus faecalisChemistryWaste managementBiologyEscherichia coliEngineeringEcologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Options for the storage and disposal of animal carcasses are extremely limited in the EU after the introduction of the EU Animal By-products Regulations (ABPR; EC/1774/2002), leading to animosity within the livestock sector and the call for alternative methods to be validated. Novel storage technologies such as bioreduction may be approved under the ABPR provided that they can be shown to prevent pathogen proliferation. We studied the survival of Enterococcus faecalis, Salmonella spp., E. coli O157 and porcine parvovirus in bioreduction vessels containing sheep carcasses for approximately 4 months. The vessels were operated under two different scenarios: (A) where the water within was aerated and heated to 40 °C, and (B) with no aeration or heating, to simulate vessel failure. Microbial analysis verified that pathogens were contained within the bioreduction vessel and indeed reduced in numbers with time under both scenarios. This study shows that bioreduction can provide an effective and safe on-farm storage system for livestock carcasses prior to ultimate disposal. The findings support a review of the current regulatory framework so that bioreduction is considered for approval for industry use within the EU.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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