Investigation on Conditions of Microbial Contamination in Self-prepared Cold Dishes among Dietary Units in Urban Areas of Nanyang City in 2009
Notice bibliographique
Résumé
[Objective]To understand the conditions of microbial contamination in self-prepared cold dishes among dietary units in urban areas of Nanyang city,to provide scientific basis for making measures for food security supervision.[Methods]In 2009,self-prepared cold dishes were collected among dietary units in urban areas of Nanyang city to examine the conditions of microbial contamination.[Results]Examination was made on 821 of 6 kinds of cold dish,the microorganism qualified rate was 62.12%.The examination qualified rate,the barbecue,77.98%,the fried,81.19%,the cooked meat,69.60%,the bean product,65.81%,the cold food in sauce meat dish,43.62%,the cold food in sauce vegetarian dish,54.70%(P0.01).In the first quarter,75.69%,the second quarter,59.29%,the third quarter,49.77%,the fourth quarter,66.33%(P0.01);With the cold dish specially processing room,the qualified rate was 70.57%,with none,it was 48.05%(P0.01).Colony total exceeding the allowed rate was 30.57%,the coli colony exceeding the allowed rate was 26.92%,pathogenic bacteria exceeding the allowed rate was 1.09%.[Conclusion]The microbial contamination is severe in self-prepared cold dishes among dietary units in urban areas of Nanyang city,most severe in sauce meat dish and in sauce vegetarian dish,most serious in the second and the third quarter,especially serious in the cold dish without processing room.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».