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Enregistrement W4401275308 · doi:10.1016/j.ijfoodmicro.2024.110851

Inactivation of murine norovirus and hepatitis A virus on various frozen fruits using pulsed light

2024· article· en· W4401275308 sur OpenAlexafffund
Hyojung Kim, Éric Jubinville, Valérie Goulet-Beaulieu, Julie Jean

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Microbiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésNorovirusVirologyMurine norovirusHepatitis a virusVirusBiologyMicrobiologyFood scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The frozen fruit sector has experienced significant growth due to improved product quality as well as the advantage of long-term preservation. However, freezing alone does not eliminate foodborne viruses, a major public health concern and considerable economic burden. One promising disinfecting treatment is pulsed light, shown previously to inactivate hepatitis A virus (HAV) and murine norovirus-1 (MNV-1) on the surface of fresh berries. Viral loads were reduced by 1–2 log, with minor visual quality deterioration observed. In this study, an FDA-compliant pulsed light treatment (11.52 J/cm2) was applied to frozen fruits and berries. Infectious MNV-1 and HAV titers were reduced by 1–2 log on most frozen fruits. A noteworthy finding was that reductions of both viruses on cranberries exceeded 3.5 log cycles. Although pulsed light caused a measurable rise in temperature on the product surface, no visible physical changes (e.g., color) were observed, and the fruit pieces were still frozen after treatment. Although the reduction of infectious titer by pulsed light alone was not large (1–2 log), considering the low amount of virus typically found on fruit, it may be beneficial in the frozen fruit sector. It would be easy to combine with other treatments, and synergic interactions might increase virus inactivation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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