Potential of Cold Plasma Technology in Ensuring the Safety of Foods and Agricultural Produce: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Cold plasma (CP) is generated when an electrical energy source is applied to a gas, resulting in the production of several reactive species such as ultraviolet photons, charged particles, radicals and other reactive nitrogen, oxygen, and hydrogen species. CP is a novel, non-thermal technology that has shown great potential for food decontamination and has also generated a lot of interest recently for a wide variety of food processing applications. This review discusses the potential use of CP in mainstream food applications to ensure food safety. The review focuses on the design elements of cold plasma technology, mode of action of CP, and types of CP technologies applicable to food applications. The applications of CP by the food industry have been demonstrated for food decontamination, pesticide residue removal, enzyme inactivation, toxin removal, and food packaging modifications. Particularly for food processing, CP is effective against major foodborne pathogenic micro-organisms such as Listeria monocytogenes and Salmonella Typhimurium, Tulane virus in romaine lettuce, Escherichia coli O157:H7, Campylobacter jejuni, and Salmonella spp. in meat and meat products, and fruits and vegetables. However, some limitations such as lipid oxidation in fish, degradation of the oligosaccharides in the juice have been reported with the use of CP, and for these reasons, further research is needed to mitigate these negative effects. Furthermore, more research is needed to maximize its potential.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».