Determination of the presence of Escherichia coli in the peel and edible part of the banana and evaluation of its growth during post-harvest process and storage at controlled temperature
Notice bibliographique
Résumé
To ensure innocuous food for consumers, agroindustries have implemented preventive practices and have developed research that supports their processes. The banana producing guild in Guatemala required to determine the presence of Escherichia coli in the peel and edible part of the fruit, and to determine the growth of this bacteria during postharvest and storage processes. The study was carried out in four banana packing plants in Guatemala with two objectives; the first one was to determine if E. coli is able to infiltrate the edible part of the banana during postharvest washing. e second objective was to determine if there is E. coli in the banana peel at stowage and in simulation of controlled temperature storage. For the first objective, two boxes of banana were randomly collected from a packing line, then were transferred to the laboratory where the conditions of the washing tank were replicated and E. coli was introduced intentionally. The most probable number method was used to analyze the maceration of the fruit. For the second objective, five boxes of bananas were randomly collected from three packing plants. Samplings were made to the peel of two bananas per box, at stowage, and then during storage at temperatures between 17 and 18° C, during the 4th and 18th day. The results indicated absence of E. coli in the edible part of the fruit and in the banana peel at stowage area, and at controlled storage temperature during the evaluation time.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».