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Enregistrement W4206718130 · doi:10.1021/acsfoodscitech.1c00295

Assessment of Preparation Methods to Produce a Postharvest Spinach Wash Water Model for Sanitizer Validation Studies and Comparison of Sanitizer Quantitation Methods

2022· article· en· W4206718130 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

RevueACS Food Science & Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureDepartment of Food Science, University of Massachusetts Amherst
Mots-clésHand sanitizerChlorineTurbidityTitrationEnvironmental scienceChemistryPulp and paper industryWater qualityFood scienceEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently no standard benchtop preparation method exists for simulated produce wash water, which makes it challenging to compare sanitizer efficacy reports and provide guidance for growers regarding water quality monitoring and free chlorine quantification. This work compares benchtop preparation methods for spinach-based model wash water (blender vs stomacher), metrics for organic load standardization (chemical oxygen demand (COD) vs nephelometric turbidity units (NTU)), and free chlorine quantitation methods (N,N-diethyl-p-phenylenediamine (DPD) vs iodometric titration (IOD)). It was found that COD is a more reliable metric for organic load standardization than NTU. Blender- and stomacher-generated wash water had similar physicochemical properties at organic loads up to 1000 mg/L COD, so both methods are acceptable, and DPD titration reflected expected patterns of free chlorine consumption in wash water more accurately than IOD. These results support the use of select wash water preparation and free chlorine detection methods, informing the development of a standardized protocol.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,335 · 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