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Enregistrement W2945962933 · doi:10.33619/2414-2948/42/26

Laboratory Studies to Identify Listeria in Food Product

2019· article· en· W2945962933 sur OpenAlexaboutno aff
O.L. Bereznyak, Е. О. Рысцова

Notice bibliographique

RevueBulletin of Science and Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésListeriaBusinessListeria monocytogenesFood safetyFood industryPopulationProduction (economics)Food processingFood productsRaw meatBiotechnologyProduct (mathematics)Environmental healthFood scienceBiologyMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the main tasks of the domestic meat industry at the present stage of development is to ensure safety for the consumer of produced meat products. It is known that in meat raw materials and products made from it, especially in violation of the technological regimes and sanitary and hygienic conditions of production, it is possible to identify microorganisms dangerous for humans — Listeria. In this regard, in the zone of European economic cooperation, as well as other developed countries (USA, Canada, Japan), the requirements for the control of pathogenic listeria in meat and meat products, the consumption of which can cause human disease, are strictly regulated. The study of food for the presence of the causative agent of listeriosis is mandatory. The problem of food listeriosis is also of significant socioeconomic importance due to the damage caused by the removal of contaminated products, the restriction of exports and imports, and the cessation of production. Laboratory studies are the basis for the prevention of foodborne diseases at all stages of the production of the food industry, which lead to health and safety of the population and the spread of microbiological infections. Taking into account the above, it was necessary to consider the existing developments in the technology of modern nutrient media to identify Listeria.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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