Influence of Salt and Millet Treatments during Meat Fish Fermentation in Senegal
Notice bibliographique
Résumé
Microbial growth in meat from traditional handled Arius heudelotti fish during fermentation at 25-30°C in Senegal has been determined. Microorganisms involved in fermentation and pathogen microorganisms were analyzed in function of salt and millet addition [1/1 (w/v)]. Total viable microorganisms, lactic acid bacteria, H2S-producing Enterobacteriaceae, staphylococci, fungi and spore-forming bacteria counts in the crude meat fish reached 6.34 ± 0.28, 4.10 ± 0.61, 4.33 ± 0.45, 3.71 ± 0.69, 1.50 ± 0.3 and 1.33 ± 0.58 Log10 CFU/g. H2S-producing bacteria predominated (8.3 ± 0.25 Log10 CFU/g) after 24 h incubation at 25-30°C of untreated meat fish or that immersed in saline [14% NaCl (w/v)]. The pH of raw meat fish was 6.32 ± 0.1. It increased during unsalted fermentation, while it slightly decreased for the saline procedure. Meat fish fermentation in salty water added with NaCl at 80% (w/v), widespread in Senegal, allowed weak acidification in addition to growth inhibition of H2S producing Enterobacteriaceae which dropped to 3.53 ± 0.45 Log10 CFU/g after 24 h of fermentation. The fish fermentation in water added with malted millet flour at 15% (w/v) enabled significant growth of lactic acid bacteria and pH dropping to 4.9 ± 0.19. SH2-producing Enterobacteriaceae, Staphyloccoci and spore-forming bacteria showed a weak growth in the meat fish significantly acidified in millet solution, indicating preservative factor improvement when compared to the abusive salting traditional procedure which is a dietetic concern.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».