Grilling Meat Technology and Sanitary Risk along the Production Chain in Chad
Notice bibliographique
Résumé
Grilled meat has a prominent place in our diet for nutritional and dietary reasons. The scarcity of jobs and the procession of unemployment among young Chadians have given grilled meat a real economic boost. The lack of mastery of technologies and abusive consumption of grilled meat would be responsible for diseases as food poisoning, gout, cardiovascular and metabolic diseases. This paper aimed to review the techniques used and the microorganisms isolated from grilled meats in Chad. Several types of grilling are practiced in Chad with different techniques. Kilichi is produced from dried meat coated with seasoning ingredients. On the other hand, Tchélé or skewer uses a thin stem or wooden with a pointed end on which slices of meat are threaded. The simple grill is directly produced from embers from a wood fire. Several microorganisms have been isolated in different grills. Escherichia coli and Staphylococcus aureus were predominant in grilled meats. The presence of Escherichia coli and staphylococcus aureus in grilled meat can lead to the release of toxins and then cause diseases such as gastroenteritis and food poisoning. On the other hand, Aspergillus flavus, Penicillium sp, Geotrichum sp, Aspergillus niger, Rhizopus sp and aflatoxins have been isolated from ingredients powders. Their presence could lead to alteration, leading to the modification of the organoleptic characteristics and nutritional value of grilled meat. It would, therefore, be necessary to master the technology of grilled meat production in order to improve its microbiological and nutritional quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».