Evaluating the effectiveness of vinegar as a sanitizer
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Pathogens are introduced into foods, surfaces, and hands by our surrounding environment which includes soil, air, and fecal contamination. It can be due to improper handling, cleaning, washing or sanitizing. Sanitizers are applied to surfaces in order to kill all the vegetative cells of microbes. Health Canada regulates the types, uses and concentration of the sanitizers. These sanitizers are chemically formulated to kill microbes and hence there is a rising concern about toxicity associated with their use. People are moving away from regulated sanitizers to natural alternatives. This research project examined the efficacy of vinegar, one of the natural alternatives, as a sanitizer. Methods: 3M Quick Swabs were used to collect coliform samples from a plastic cutting board before and after inoculating it with coliform culture and subsequently cleaning it with vinegar. A one tail paired t-test was conducted to assess whether the coliform counts were reduced after cleaning with vinegar. Results: For all 30 samples there was a reduction in the number of coliforms when comparing before and after cleaning with vinegar. Results show that there is a significant difference in the mean numbers of coliforms before and after cleaning with vinegar; p <0.0001. Conclusion: These results indicate that undiluted vinegar when used for cleaning food contact surface significantly reduces the coliform counts but not to the safer levels for human exposure.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».