Effect of Ozonation on Microbiological Quality, Nutritional Value, and Shelf Life of Fresh Cow’s Milk
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to evaluate how effectively ozonation influences the quality of fresh cow's milk, particularly in terms of reducing microbiological contamination levels in accordance with national guidelines.This research was conducted experimentally using the ozonation method and included laboratory testing with duplicate repetitions.A total of 70 fresh cow's milk samples, each representing one dairy cow, were collected from three cities in West Java, Indonesia.The sampling method used was convenience sampling, which involves selecting samples from the target population based on ease of access.West Java is one of the largest milk-producing provinces in Indonesia.The research showed that with ozonation treatment, the inactivation rate of microorganisms reached 94.50%.E. coli and Staphylococcus aureus were the two pathogenic bacteria that were inactivated at rates of 97.19% and 95.97%, respectively.The decrease in standard deviation from 2.4E+08 to 1.7E+08 suggests the treatment significantly improved the uniformity of microbial content in the milk samples.The initial temperature and exposure time were 1℃ for 10 minutes.The ozonation process had no effect on the milk's color, taste, or consistency, except for a slight odor alteration noted post-treatment.In addition, ozonation increased protein and fat levels proportionally.Ozonized milk products had a longer shelf life, exceeding 19 hours at room temperature.This study showed that ozonation effectively reduces microbiological contamination in fresh cow's milk and fulfills national standards.These findings are valuable for the dairy industry in improving product quality and safety.
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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 ».