Practice and Progress: Updates on Outbreaks, Advances in Research, and Processing Technologies for Low-moisture Food Safety
Notice bibliographique
Résumé
Large, renowned outbreaks associated with low-moisture foods (LMFs) bring to light some of the potential, inherent risks that accompany foods with long shelf lives if pathogen contamination occurs. Subsequently, in 2013, Beuchat et al. (2013) noted the increased concern regarding these foods, specifically noting examples of persistence and resistance of pathogens in low-water activity foods (LWAFs), prevalence of pathogens in LWAF processing environments, and sources of and preventive measures for contamination of LWAFs. For the last decade, the body of knowledge related to LMF safety has exponentially expanded. This growing field and interest in LMF safety have led researchers to delve into survival and persistence studies, revealing that some foodborne pathogens can survive in LWAFs for months to years. Research has also uncovered many complications of working with foodborne pathogens in desiccated states, such as inoculation methods and molecular mechanisms that can impact pathogen survival and persistence. Moreover, outbreaks, recalls, and developments in LMF safety research have created a cascading feedback loop of pushing the field forward, which has also led to increased attention on how industry can improve LMF safety and raise safety standards. Scientists across academia, government agencies, and industry have partnered to develop and evaluate innovate thermal and nonthermal technologies to use on LMFs, which are described in the presented review. The objective of this review was to describe aspects of the extensive progress made by researchers and industry members in LMF safety, including lessons-learned about outbreaks and recalls, expansion of knowledge base about pathogens that contaminate LMFs, and mitigation strategies currently employed or in development to reduce food safety risks associated with LMFs.
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».