UV-C inactivation of microorganisms in droplets on food contact surfaces using UV-C light-emitting diode devices
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this study was to investigate the effectiveness of ultraviolet light (UV-C) emitting diodes for the decontamination of stainless steel food contact surfaces. Listeria monocytogenes (ATCC 19115), Escherichia coli (ATCC 25922), and Salmonella enterica serovar Typhimurium (ATCC 700720) were chosen as challenge microorganisms. Target microorganisms were subjected to UV-C dosages of 0, 2, 4, 6, and 8 mJ cm−2 at an average fluence of 0.163 mW/cm2 using a near-collimated beam operating at 279 nm wavelength. Escherichia coli showed lower sensitivity to UV-C light compared to Salmonella Typhimurium and followed first-order kinetics. Escherichia coli and Salmonella Typhimurium were reduced by more than 3-log10 cycles at the maximum UV dosage of 12 mJ cm−2. In contrast, Listeria monocytogenes followed the Weibull model with an apparent shoulder in the initial doses. A maximum reduction of 4.4-log10 was achieved at the highest exposure level. This study showed that UV-C LED devices represent an excellent alternative for the inactivation of foodborne microorganisms in droplets. Results clearly demonstrate that UV-C LED devices can serve as an additional sanitation method to routine cleaning practices, which are commonly utilized in the food industry.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».