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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 OpenAlexaff
Paola Martinez-Ramos, Maria G. Corradini, Sloane Stoufer, Matthew D. Moore, Wesley R. Autio, Amanda J. Kinchla

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

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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