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Enregistrement W2622629682 · doi:10.4236/aim.2017.76033

Bacteriological Quality and Risk Factors for Contamination of Raw Mixed Vegetable Salads Served in Collective Catering in Abidjan (Ivory Coast)

2017· article· en· W2622629682 sur OpenAlexaff
TOE Evelyne, Adjéhi Dadié, Etienne Dako, Guillaume Yao Loukou

Notice bibliographique

RevueAdvances in Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmonellaContaminationFood scienceFood contaminantFood safetyToxicologyBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to determine the bacteriological quality of raw mixed vegetable salads served in collective catering in Abidjan and to assess the factors likely to favor contamination. An investigation was conducted to determine the practical risk of contamination. A total of 306 samples were collected and analyzed for the detection and enumeration of Enterobacteriaceae, E. coli and Salmonella according to standard microbiology methods. The most important risk factors were lack of training (96.7%), decontamination (84.0%), cross-contamination of vegetables in contact with fresh chicken or fish (76.7%) and salads that were uncovered and unprotected, thus exposed to the air and at ambient temperature for sale (97.7%). Theprevalence was 100%, 77.8% and 2.6% respectively for Enterobacteriaceae, E. coli and Salmonella. The average load of Enterobacteriaceae and E. coli was 4.93 log10 (CFU/g) and 1.89 log10 (CFU/g), respectively. Unsatisfactory microbiological quality samples were 52.3%. The results showed a failure of the sanitary quality in more than half of the products. Raising awareness in all of the workers in the food chain for vegetable salads is thus necessary to protect the health of the consumers.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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