Bacterial Contamination on Beef Sold at Selected Wet Markets in Selangor and Kuala Lumpur
Notice bibliographique
Résumé
Beef is one of the essential sources of protein in human diet. But retail beef are easily contaminated with pathogenic bacteria and can cause foodborne disease. To determine the bacterial contamination, 45 samples of retail beef including imported beef (n = 24) and local beef (n = 21) were collected from selected wet markets at every district in Selangor. Samples were analyzed for total viable counts (TVC), Escherichia coli, Enterobacteriaceae and the incidence of pathogenic bacteria which are Salmonella spp. and E. coli O157:H7. Overall results showed that all beef samples (n = 45) were positive for TVC and Enterobacteriaceae at an average reading of (mean ± SD) 7.05±0.78 log CFU/g and 5.05±0.87 log CFU/g, respectively. Only 53.3% of the total samples were contaminated with E. coli (4.22±0.60 log CFU/g) whereas only 24.4% of total samples were found to be positive with Salmonella spp. All bacterial count readings fall under the marginal category based on the international standards. There were no significant differences (p > 0.05) in microbial counts between the local and imported beef samples for all parameters. Among the E. coli isolates detected from the beef samples, 3 isolates were identified as E. coli O157:H7. In conclusion, meat safety level for the retail beef sold at wet markets in Selangor and Kuala Lumpur is low and requires more attention from the authorities to ensure its microbiological safety for consumers.
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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 | 0,000 | 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 ».