An assessment on food safety of takeout pho in Vietnamese restaurants
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Foodborne illness associated expenditures cost the health care system an estimate of $100 million per year (1). Although the best approach in handling foodborne illnesses is through prevention, it becomes a challenge when it involves choosing between food associated risk or food quality. Take out pho (traditional Vietnamese noodle soup) poses a significant food safety concern when the raw beef and broth are packaged separately. The decreasing temperature of the broth presents a questionable critical control step. If the raw beef is not properly cooked, potential pathogens like E.coli can survive and cause foodborne illness. The following study examines the risk of foodborne illnesses associated with takeout pho and determines whether the broth can achieve an adequate temperature of 70°C to completely pasteurize the raw beef after twenty minutes. Methods: Thirty samples of takeout pho were collected from thirty Vietnamese restaurants within Vancouver and Burnaby, BC. Statistical analysis was performed using a Z-test to compare the median mixed temperature with the cooking standard of 70°C using a Z-test after twenty minutes. Results: Based on the results, the median pho temperature was 62.25°C with a standard deviation of 6.69°C. The range was 30.3°C with the minimum temperature of 42.7°C and the maximum temperature of 73°C. The mode was 62.5°C. The results generated a p-value of <0.0001. Conclusions: The median temperature of the thirty samples did not achieve the cooking standard temperature of 70°C. Thus, the temperature of the broth cannot be considered a critical control step after twenty minutes from the time of pick up. Improper food handling and time-temperature abuse can introduce and support the growth of pathogens on raw beef which naturally has E.coli. Therefore, this can increase the possibility of consuming pathogens from undercooked beef causing an increased risk of foodborne illnesses. Pasteurization using time and temperature combination can potentially remove the risk however, there is not enough food handling instructions provided for the consumer to properly cook the raw beef to a safe temperature. Implications for policy development designed for
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».