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Enregistrement W4383314313 · doi:10.1007/s13197-023-05778-0

Microbial investigation of cleanability of different plastic and metal surfaces used by the food industry

2023· article· en· W4383314313 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Science and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
Mots-clésMaterials scienceSurface roughnessNanoporousThermoplasticSurface finishComposite materialScanning electron microscopeAluminiumMetallurgyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Different conveyor belt materials used by the meat and other food industries were compared, regarding their cleanability as bacterial reduction rates in relation to their surface topography. Eleven thermoplastic polymers, four stainless steels, and five aluminized nanostructured surfaces were investigated under laboratory conditions. Cleanings were conducted with water only, and with an alkaline foam detergent. Overall, scanning electron microscopy revealed remarkable differences in the surface topography of the tested surfaces. Water cleaning results showed that nanostructured aluminized surfaces achieved significantly higher cleanability rates compared to the eight thermoplastic surfaces, as well as the glass-bead blasted rough stainless steel. Thermoplastic surfaces showed overall low cleanability rates when cleaned with alkaline detergent, while stainless steel and nanoporous aluminum showed high variations. Overall, nanoporous aluminum showed promising results as it can be used to coat conveyor belts. However, compatibility with cleaning detergent and sensitivity to scratches must be further investigated. Overall, it can be concluded that cleanability is not only influenced by surface roughness, but also by the overall surface finish, scratches, and defects. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s13197-023-05778-0.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,865

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle