Mechanically tenderized meat
Notice bibliographique
Résumé

 Background: In 2012, mechanically tenderized meat raised public health concern when an E.Coli 0157:H7 outbreak was linked to the tenderization process. It was discovered that the machinery pushed the E.Coli from the surface of contaminated meat products such as steaks and roasts, into the interior, where it was able to survive the cooking process. Concerns were raised by Lorraine McIntyre and the BCCDC about this issue, and their desire to improve their knowledge base in order to adequately assess the risk. Methods: Data was gathered via a survey conducted electronically and by telephone. Questions were asked to determine the proportion of retail establishments that use their own tenderizing equipment. Questions also asked about other industry practices such as current sanitization and labeling practices. Results: The results of this study were that 24% of surveyed establishments mechanically tenderize their meat products. Of these establishments, 33% have a label that states the meat has been tenderized mechanically and 17% provide cooking instructions on this label. An association was found between mechanically tenderizing meat and establishment type, which suggests that grocery stores are more likely to mechanically tenderize than other establishments, such as restaurants. On the other hand, no association was found between operator experience and their level of knowledge regarding the risks of mechanical tenderization. Conclusions: Overall, this study has demonstrated the likelihood is high that consumers purchase and consume beef that has been mechanically tenderized at the retail level. The results from this study can be used to aid public health officials in quantifying the risk of mechanical tenderization at a retail level and aid in the development and implementation of new legislation such as mandatory labeling of all mechanically tenderized meat.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».