Microbial Contamination Associated with “Wagashi-Cheese” Production in Sissala East District- Ghana
Notice bibliographique
Résumé
<p>The purpose of the study was to identify the possible sources of microbial contamination in the production of W<em>agashi-Cheese</em> in the Sissala East District, Upper West Region of Ghana. Also, the hygienic practices involved were examined. A survey, observation and experiment were used to collect data. Eighty (40 raw cow milk producers and 40 W<em>agashi-Cheese</em> producers) were randomly selected for the survey. Six (3 milk producers and 3 W<em>agashi –Cheese </em>producers) were purposively sampled for the experimental part. Microbial analysis of the milk and Wagashi-Cheese were carried out using the ISO and NMKL Analytical Standard procedures. Findings from the study revealed that milk and W<em>agashi-Cheese </em>producers do not practice optimal personal, food and environmental hygiene. Coliform, fecal coliform, <em>Escherichia coli</em>, Total mesophilic (PCA), yeast and mould were identified in both the milk and W<em>agashi-Cheese</em>. Dirty cow teat, unclean containers for receiving milk and improper handling of milk while transporting to Wagashi-Cheese centers were identified as Critical Control Points along the production line of W<em>agash-Cheese</em>. Post interventions showed significant (p ≤ 0.05) reduction in microbial levels in the samples analyzed. In conclusion, the application of Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP) improved the quality of the final product. HACCP education and training for milk and W<em>agashi-Cheese </em>producers is highly recommended. In conclusion, there is a significant difference (P ≥ 0.05) in the microbial load of wagashi from the selected producers and thus the alternate hypothesis that there is no significant difference in the microbial loads of wagashi from different producers.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».