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Enregistrement W4388976750 · doi:10.36347/sjavs.2023.v10i11.002

Sampling Strategies Used to Determine the Microbiological Recovery in Beef Carcass during Slaughter Operations: A Systematic Literature Review and Meta-Analysis

2023· article· en· W4388976750 sur OpenAlexaboutno aff
Omar A. Al- Mahmood, Esraa M. Jweer, Ayman Albanna, Firas M. Abed

Notice bibliographique

RevueScholars Journal of Agriculture and Veterinary Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample size determinationSampling (signal processing)Sample (material)European unionStatisticsSystematic samplingMathematicsOperations managementBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of microbiological sampling to test beef carcasses for ensuring food safety is a critical activity that food manufacturers need to prioritize. Differences in sampling strategy may affect the quality of the results being reported, possibly leading to misinformed action. Moreover, failure to use an appropriate sampling strategy directly impacts the validity of study results. A systematic literature, covering the period 1965-2020, was conducted to identify sampling strategies used to determine the microbiological quality of beef carcasses in slaughter operations in North America, South America, the European Union, and Australia. Six electronic bibliographic databases were searched for beef microbiological studies in English. Two independent trained reviewers analyzed the full text of articles to assess the quality of the study methods. A total of 30 articles were included for a full review. The number of carcass sites sampled ranged from 1 to 7. Brisket (23/27, 85.2%), flank (17/27, 63%), rump (13/27, 48.1%), and neck areas (8/27, 29.6%) were most often sampled. Most studies described sample characteristics, such as slaughter step to be sampled, carcass sites, and sampling tools used for sampling, sampling frequency, microbiological testing, and handling of sample. Seven had very small sample sizes (10, 18, and 25 beef carcasses). In 13 studies, samples were randomly collected. Only eight reported conducting a power analysis to determine sample size. The average of overall alignment score across all studies with government regulations (except Latin American studies) was 77 points (maximum point was 100). The average score was 62 points in the United States, 78 points in Canada, 90 points in Australia, and 77 points in European countries. Two main sampling tools (swabbing or excision or both) were used in 29/30 studies, with most (24) using swabbing. Microbiological analysis of carcass samples was mentioned in 28/30 studies, 18 used standard plate count, ......

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,033
Bibliométrie0,0190,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,198 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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