Fitness lunch bag
Notice bibliographique
Résumé

 Background: Improper storage of food is one of the top ten food handling practices that cause a foodborne illness. This study assessed whether the Fitness Lunch Bag was able to keep precooked chicken breast cold at below 4°C (40°F) for 8 hours and to determine if the layers of the bag kept food consistent at the same temperature. Methods: Three SmartButtons, continuous temperature data logging devices, were inserted into three precooked and chilled chicken breasts. The three chicken breasts were placed within three trays inside the Fitness Lunch Bag that remained at room temperature for 8 hours. The internal temperatures were logged at one hour intervals. A total of 30 samples were collected. NCSS was used for statistical analysis of the data by regression/correlation and ANOVA. Results: The Fitness Lunch Bag was unable to hold cold food safely, at 4°C (40°F) and below for 8 hours. All three layers were found to exceed 4°C (40°F) within the first hour (p-value of 0.000 by 1 sample t-test). In addition, all three layers of the Fitness Lunch Bag were found to not be equivalent in retaining a consistent temperature throughout the bag (p-value of 0.000000 < 0.05 by regression analysis at the 8 hour mark). Layer 2 was the best at retaining the lowest temperature for the chicken breasts, followed by layer 1. Moreover, layer 3 was found to display the warmest temperatures out of the three layers. Conclusion: The results of the study show that the Fitness Lunch Bag does not have the ability to keep cold foods out of the danger zone, 4-60°C (40 – 140°F), for 8 hours. In addition, the bag was not capable of keeping cold foods safe at the 1 hour mark. Caution should be used with any type of lunch bag, insulated and/or frozen gel packed, especially with the potentially hazardous foods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».