Reduction of microbial contamination of goat meat using dietary brown seaweed (<i>Ascophyllum nodosum</i>) supplementation and chlorinated wash
Notice bibliographique
Résumé
This experiment was conducted to determine the effects of brown seaweed extract (Ascophyllum nodosum) supplementation and chlorinated skin wash on skin and carcass microbial contamination in goats. In a completely randomized design with split-plot, 32 Boer × Spanish bucks were fed a diet containing alfalfa pellets (60%) and Tasco feed supplement (40%) with (four pens) or without (four pens) seaweed extract for 14 d. Goats were processed in two batches. Two bucks from each pen were spray washed with chlorinated water (50 mg L−1) after stunning and bleeding, and the other two bucks were processed as unwashed controls. Skin swab samples were obtained from the hind legs (5 cm × 5 cm) prior to overnight holding, after holding, and after spray washing. Immediately after skinning and evisceration, carcass swab samples were taken to assess contamination levels. The effect of spray wash on aerobic plate counts on skin (3.65 vs. 4.30 log10 CFU cm−2) was significant (P < 0.05). Also, the goats subjected to seaweed extract dietary treatment plus spray wash had the lowest skin Escherichia coli counts. Seaweed extract supplementation before slaughtering, combined with chlorinated spray wash during processing, can be used as a viable decontamination strategy in goat processing.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».