Quantification of temperature fluctuations in restaurant coolers and modelled Listeria monocytogenes growth
Notice bibliographique
Résumé

 Background: Coolers in food service establishments should ideally operate at 4°C or less. However in restaurant environments cooler doors are continually being opened and closed as food workers gather and store items. These actions may lead to temperature fluctuations in coolers which may pose a health risk towards the storage of potentially hazardous foods. This study measured and analyzed temperature fluctuations in coolers and quantified the risk they presented by modelling Listeria monocytogenes growth in response to these temperatures. Method: ACR Systems Inc. Smart Buttons were placed near the opening of restaurant coolers and recorded temperatures over a 1-week span. Food Spoilage and Safety Predictor (FSSP) was used to model L. monocytogenes growth in response to the collected cooler temperatures. Results: Coolers spend significantly less than 50% of the time above 4°C. The magnitude of temperature fluctuations during open business hours was found to be insignificant in comparison to fluctuations during closed business hours. However, fluctuations were significantly greater in reach-in coolers than in walk-in coolers. With respect to modeled L. monocytogenes growth, it was inconclusive on whether growth would be more or less than Health Canada’s 100cfu/g policy in smoked salmon. However growth was significantly less than this limit in ready-to-eat ham. Conclusions: More restaurant coolers need to be analyzed to confirm whether the defrost cycles of coolers have a greater impact on temperature fluctuations above 4°C than the daily activities of staff members. In addition, more coolers need to be analyzed to determine whether L. monocytogenes growth in smoked salmon stored in coolers for a week grow significantly more than 100cfu/g. However, it can be concluded L. monocytogenes growth will be significantly less than 100cfu/g in ready-to-eat ham and will pose a lower risk for listeriosis than smoked salmon.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».