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Enregistrement W2914821053 · doi:10.47339/ephj.2018.64

Evaluation of internal temperature of oysters following standard thermal process recipes

2018· article· en· W2914821053 sur OpenAlexvenueno aff
Johnson Leung, Environmental Health BCIT School of Health Sciences, Chris Andraza, Lorraine McIntyre, Helen Heacock

Notice bibliographique

RevueBCIT Environmental Public Health Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOysterFisheryShellfishSteamingEnvironmental scienceFood scienceCooking methodsRaw materialToxicologyFish <Actinopterygii>BiologyEcologyAquatic animal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & Purpose: The seasonal demand for shellfish such as oysters is on the rise. Shellfish are nutritious foods that may be enjoyed in a variety of ways, from slurping raw oysters to cooking oysters by means of boiling, steaming, pan frying and baking. Most consumers of oysters are aware of potential food safety issues with shellfish. Raw or undercooked shellfish can carry bacteria, viruses and toxins, potentially resulting in foodborne illness. Past outbreaks associated with the consumption of raw and undercooked oysters, prompted the British Columbia Centre for Disease Control (BCCDC) to develop guidelines for those preparing, cooking and consuming shellfish. The recommended cooking temperature and time from the guideline was compared with the temperature and time of standard cooking methods from the Fanny Bay Oyster Market restaurant. The purpose of this project was to determine whether standard cooking methods from restaurants attain the guideline’s recommended 90oC for 90 seconds. Method: Four common cooking methods of Oysters were chosen based on recommendation from Chef Chris Andraza and BCCDC researcher Lorraine McIntyre. Oysters were pan fried, deep fried, baked and grilled. Internal temperatures of cooked oysters were then measured with a probe thermometer. Results for each method were analyzed and compared with the standard of 90oC using the one sample t-test from the statistical software package, NCSS11. Results: One sample t-tests showed statistically differences from the deep fried, baked and grilled methods when compared to the standard of 90oC (p = 0.000). The power for all three methods was 100%, therefore there is confidence that the findings reflect the truth. Experimental temperatures were consistently less than the standard. The pan fried method showed no statistically significant difference when compared to the standard of 90oC (p = 135). The power for pan fried method was 29.2%, therefore there is limited confidence that the findings reflect the truth. Therefore the deep fried, baked and grilled methods required additional cooking time to raise internal temperatures of the oysters. Whereas the pan fried method had achieved the standard but further experimentation is required to eliminate the chance of a type II error. Conclusion: It can be concluded that three out of the four cooking methods (deep fried, baked and grilled) can have significantly different mean temperatures. However, different thermal preparation methods prior to final thermal processing requires consideration to determine cooked oyster consumption safety. One out of the four cooking methods (pan fried) attained the standard temperature 90oC. Therefore, it is recommended for deep fried, baked and grilled cooking methods that the cooking time be extended to achieve an internal temperature of 90oC or higher.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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