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Enregistrement W3080182017 · doi:10.1111/1541-4337.12617

Control of pathogenic and spoilage bacteria in meat and meat products by high pressure: Challenges and future perspectives

2020· review· en· W3080182017 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueComprehensive Reviews in Food Science and Food Safety · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFood spoilageFood sciencePathogenic bacteriaMeat spoilageListeria monocytogenesBacteriaRaw meatBiologyPascalizationEscherichia coliHigh pressureMicrobiologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-pressure processing is among the most widely used nonthermal intervention to reduce pathogenic and spoilage bacteria in meat and meat products. However, resistance of pathogenic bacteria strains in meats at the current maximum commercial equipment of 600 MPa questions the ability of inactivation by its application in meats. Pathogens including Escherichia coli, Listeria, and Salmonelle, and spoilage microbiota including lactic acid bacteria dominate in raw meat, ready-to-eat, and packaged meat products. Improved understanding on the mechanisms of the pressure resistance is needed for optimizing the conditions of pressure treatment to effectively decontaminate harmful bacteria. Effective control of the pressure-resistant pathogens and spoilage organisms in meats can be realized by the combination of high pressure with application of mild temperature and/or other hurdles including antimicrobial agents and/or competitive microbiota. This review summarized applications, mechanisms, and challenges of high pressure on meats from the perspective of microbiology, which are important for improving the understanding and optimizing the conditions of pressure treatment in the future.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,264 · 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