Influence of biosafety protocols adopted for the prevention of <scp>SARS‐CoV</scp>‐2 in slaughterhouses and a positive effect on the reduction of <scp><i>Staphylococcus aureus</i></scp> presence in beef cuts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Staphylococcus aureus is a food quality indicator microorganism commonly found in human mucous membranes. With the emergence of the virus related to SARS‐CoV‐2, several prevention protocols were established. Therefore, this study assessed whether the adoption of SARS‐CoV‐2 protocols influenced the presence of S. aureus in beef samples. We analyzed the S. aureus results of 3654 beef samples between April and September 2019 and 2020. Mean percentages of the population of S. aureus were different between years (2.63%—2019; 1.13%—2020), revealing that after the adoption of the SARS‐CoV‐2 protocols there was a decrease in the presence of S. aureus. Concomitantly, a significant difference was also presented in the annual means of S. aureus load counts (2.30 log of CFU/g in 2019, and 1.60 log of CFU/g in 2020), of the sets of beef samples analyzed. Therefore, we suggest that the measures used to prevent SARS‐CoV‐2 can continue to be applied even after the pandemic, especially in the stages that involve beef handling in slaughterhouses.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».