Automatic Vending-Machines Contamination: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Hot-drinks vending machines are disseminated worldwide and millions of drinks are served every day. Because of a small number of studies on hot-drinks related illnesses, the aim of this pilot study was to identify the presence and load of bacterial species, potentially harmful for consumers, within hot-drinks vending machines external critical surfaces. This preliminary cross sectional study was carried out in April 2015 at the University of Siena, Italy. Samples were taken from the critical surfaces of 4 hot-drinks vending machines (VM); the analyzed VM’s critical surfaces were: Dispense Areas, Nozzles and Glass-Holders. The samples were sown on selective culture media: Plate Count Agar (PCA) at 22°C and 36°C, Slanetz and Bartely Agar (SBA) and Mannitol Salt Agar (MSA). Total Viable Count (TVC) at 36°C and 22°C was assessed for mesophilic and psychrophilic contamination. Results were expressed in terms of average CFU/cm2. Descriptive and statistical analyses were performed in order to assess which surface was the most contaminated. The nozzles resulted to be the most contaminated critical surface, showing average values over the limits in all the culture media (PCA 36°C, PCA 22°C, MSA and SBA). The statistical analysis showed that the nozzles were significantly more contaminated (p <0.05) than Dispense Areas and Glass-holders both in PCA 36°C and in PCA 22°C. Given the high number of CFU/cm2, VM may constitute a potential threat for consumer’s health, reason for which further studies are recommendable.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».