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Enregistrement W2508828919 · doi:10.5864/d2016-017

Microbiological quality and handling practices of ice served in selected downtown Toronto food premises

2016· article· en· W2508828919 sur OpenAlexaffvenueabout
Luckrezia Awuor, Sylvanus Thompson, Brian M. Thompson, Eric N. Liberda, Richard Meldrum

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensToronto Public HealthToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce creamDowntownFood standardsEnvironmental scienceBusinessFood safetyGeographyFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumable ice presents a potential hazard due to microbiological contamination. To investigate the microbiological quality and handling practices of ice served in selected food premises in downtown Toronto, Ontario, 64 ice samples were collected from 40 food establishments. The ice samples were tested for the presence/absence of total coliforms and Escherichia coli. Five samples (7.8%) tested positive for total coliforms, all of which were sampled from the customer service areas. None of the ice samples tested positive for E. coli. A visual inspection was carried out to determine general ice handling practices in the food premises sampled. Of the 40 premises sampled, 14 (35%) had dirty ice holding/storage equipment, 13 (32.5%) had inappropriately stored scoops, and 6 (15%) had visible biofilm on the ice machines. In 15 (37.5%) premises, the ice was uncovered when not in use and 4 (10%) premises had food safety violations relating to the inability to protect food from contamination. The presence of total coliforms and the lack of proper ice handling practices among several food premises suggest that consumable ice served in downtown Toronto food premises may present a potential hazard.

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)0,001
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 enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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