Review of proposed different irradiation methods to inactivate food‐processing viruses and microorganisms
Notice bibliographique
Résumé
Coronaviruses, which have been enveloped nonsegmented positive-sense RNA viruses, were first mentioned in the mid-1960s and can attack people as well as a wide range of animals (including mammals and birds). Three zoonotic coronaviruses have been identified as the cause of large-scale epidemics over the last two decades: Middle East respiratory syndrome (MERS), severe acute respiratory syndrome (SARS), and swine acute diarrhea syndrome (SADS). Epithelial cells in the respiratory and gastrointestinal tract are the principal targeted cells, and viral shedding occurs via these systems in diverse ways such as through fomites, air, or feces. Patients infected with the novel coronavirus (2019-nCoV) reported having visited the Wuhan seafood wholesale market shortly before disease onset. The clinical data on established 2019-nCoV cases reported so far indicate a milder disease course than that described for patients with SARS-CoV or MERS-CoV. This study aimed to review radiation inactivation of these viruses in the food industry in three sections: visible light, ionizing radiation (alpha ray, beta ray, X-ray, gamma ray, neutron, plasma, and ozone), and nonionizing radiation (microwave, ultraviolet, infrared, laser light, and radiofrequency). Due to the obvious possibility of human-to-human and animal-to-human transmission, using at least one of these three methods in food processing and packaging during coronavirus outbreaks will be critical for preventing further outbreaks at the community level.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».