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Enregistrement W4414058575 · doi:10.1101/2025.09.04.674287

Peracetic Acid Efficacy and Decay Kinetics in Poultry Processing under Chiller Conditions

2025· preprint· en· W4414058575 sur OpenAlexaff
Vyshnavi Ciluveru, Jason S. Simon, Jane F. Farber, Shawn D. Ryan, Chandrasekhar R. Kothapalli, Daniel Munther

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensUniversity of GuelphMinistry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureCleveland State University
Mots-clésPeracetic acidHand sanitizerChillerPathogenBacteriaKinetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pathogens on poultry products continue to pose critical public health risks. Despite significant literature examining sanitizer impact on bacterial pathogens during chilling, the mechanisms of sanitizer efficacy in terms of pathogen and organic load, sanitizer levels, and exposure duration are not well understood. To assess these, we report on experimentally-informed-mechanistic-modeling to describe pathogen dynamics during poultry chilling. The shedding and survival of a five-strain cocktail of poultry-plant derived Salmonella enterica serovars, at high and low loads, with exposure to peracetic acid (PAA; 0 – 200 mg·L -1 ) for up to 60 min in 10-L chiller tanks, in the presence or absence of whole chicken carcass/parts, were measured. Process water parameters versus time were simultaneously monitored. Results suggest that total dissolved solids (TDS) predict PAA decay more consistently than chemical oxygen demand (COD). A mathematical model for PAA decay and pathogen shedding/inactivation was developed. This model accurately predicted PAA level changes in the pre/main chiller of a high-speed poultry processing plant in North America. Without PAA, Salmonella shedding from chicken thighs is influenced by rinse time and number of rinses. Without organic load, residual PAA (1 mg·L -1 ) inactivated bacteria given sufficient exposure time, although PAA levels > 5 mg·L -1 were essential for rapid inactivation. With organic load, initial PAA concentration (> 40 mg·L -1 ) and exposure time (> 2 min) were critical for bacterial inactivation, with model results connecting process conditions to dominate modes of bacterial inactivation on chicken. The insights from such experimental-modeling studies provide key tools for processors to improve pathogen control during chilling.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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 savante0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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