Prevelance of Listeria in produce
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fruits, vegetables, and ready to eat processed produce are vulnerable to bacteria contamination during production, harvesting, transportation, packaging, and distribution. Agencies like the Canadian Food Inspection Agency (CFIA), and the Food and Drug Administration (FDA) regulate and create legislative policies to ensure the food is safe for public consumption. When a product does not meet CFIA or FDA regulations or if the product is tested positive to biological, chemical, or physical contamination the product will be recalled. The main objective of this study is to determine if Listeria monocytogenes recalls in produce have increased over the last ten years. Listeria is a food-borne pathogen that is often overlooked and underreported. The diagnosis of Listeriosis can be difficult because symptoms can take up to 70 days to surface. Despite this, it is responsible for 41% of food-borne deaths in Canada. Methods: To determine if Listeria has increased over the last ten years, food recalls were collected from the CFIA, FDA, Food and Safety Inspection Service (FSIS), and Health Canada websites and recorded in Microsoft Excel. All food recalls were counted and analyzed using a one-tailed T-Test conducted in NCSS. Results: The study concluded that produce recalls due to the pathogen Listeria have increased by 60% over the last ten years. During the years of 2016 to 2018 the top pathogen responsible for food recalls was Listeria followed by the pathogens Salmonella and Escherichia coli. The study also concluded that total food recalls during the years of 2016 to 2018 was 45% higher than ten years ago. Conclusion: The results of this study could indicate that there is a need to increase traceability by obtaining produce through approved sources. This could allow for stricter policies, programs, and legislation regarding the use of irrigation water during production and identify breakdowns in sanitation procedures during processing and distribution.
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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 | 0,001 | 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 ».