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Enregistrement W2609018147 · doi:10.47339/ephj.2015.126

Investigation on the cold temperature retention capacity of the 1.5 Liter Thermos® double wall vacuum stainless steel thermal container when filled to different volumes and with different types of milk

2015· article· en· W2609018147 sur OpenAlexfundvenueno aff
Jocelyn Wu, Environmental Health BCIT School of Health Sciences, Helen Heacock

Notice bibliographique

RevueBCIT Environmental Public Health Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBritish Columbia Institute of Technology
Mots-clésSkimmed milkThermocoupleMaterials scienceVolume (thermodynamics)Container (type theory)Whole milkComposite materialFood scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex


 Introduction: Customers sometimes question the freshness of milk inside thermal containers in coffee shops. Milk that is kept between 4°C to 60°C can support the growth of pathogens, hence it should be kept below 4°C. Thermal containers are often advertised as being able to retain the temperature of their contents for a prolonged period of time. Yet, the extent of their temperature retention capacity is not clearly defined by the manufacturers. This study investigated the effectiveness of the 1.5 Liter Thermos® Double Wall Vacuum Stainless Steel Serving Carafe thermal container in keeping milk at ≤4°C when it was filled to different volumes and with different types of milk over a nine hour period. Methods: Four tests were carried out in this study: The 1.5L Skim Milk, The 1.5L Creamo, The 0.75L Skim Milk and The 0.75L Creamo Test. For each test, the milk was placed into the 1.5L Thermos® Double Wall Vacuum Stainless Steel Serving Carafe with the initial temperature between 3.1°C to 3.4°C. Change in temperature was recorded for nine hours using the Thermocouple data logger. Results: The descriptive data demonstrates that the mean temperatures over the nine-hour period for The 1.5L Skim Milk Test, The 1.5L Creamo Test, The 0.75L Skim Milk Test and The 0.75L Creamo Test were 4.41±0.88°C, 4.51±0.95°C, 5.59±1.52°C and 6.05±1.77°C, respectively. MANOVA results suggested that “volume”, “time”, “type of milk”, “volume and time”, “volume and type of milk”, “time and type of milk”, and “volume, time and type of milk” did have effects on the temperature retention capacity of the thermal container with p-values <0.05. The temperatures of all samples were <4°C at hour zero. All of the samples’ temperatures began to increase once they were inside the thermal container and all of the samples entered the danger zone (>4°C) after four hours. A Chi Square test was conducted to determine whether Creamo or skim milk was safer (≤4°C) from hour one to four. Results showed that 123/240 (51%) skim milk and 110/240 (46%) Creamo samples were safe, but the result was not statistically significant. Conclusion: This study’s results indicate that the tested thermal container had a better cold temperature retention capacity when it was filled up (1.5L) compared to when it was only half filled (0.75L). In addition, when the thermal container was filled with skim milk, it also had a better cold temperature retention capacity compared to Creamo. Finally, this specific thermal container was not successful in maintaining the temperature of milk out of the danger zone (≤4°C) after four hours. These results should be disseminated to Environmental Health Officers whose job it is to keep the public safe from foodborne illnesses. As well, policies should be established pertaining to time permitted to keep milk in thermal containers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,183 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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