Effects of Sanitation Practices on Microbial Dynamics in Meat Processing Environment
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effects of a multistage sanitation process on the microbial populations associated with conveyor belts, drains, and air within a large commercial beef processing facility. Total aerobic counts in samples from conveyor belts, drain, and air increased after a pressurized warm water wash (P < 0.05), decreased after foaming and degreasing (P < 0.05), and were not affected (P > 0.05) by application of peracetic acid (500 ppm) or quat-based (200 ppm) no-rinse sanitizers at recommended in-use concentrations with a 5-min contact time. Enterobacteriaceae and coliforms counts on conveyor belts and drains largely followed the same pattern as those of total aerobic counts. However, the Enterobacteriaceae counts in air samples were below the detection limit (1 CFU/100 L). Escherichia coli were not recovered from belts before cleaning or after sanitation, but were detected only sporadically during sanitation. In drain samples where E. coli were recovered, counts were not affected by cleaning or sanitation steps. Sequencing results revealed that the microbial composition varied by different sampling trips. Overall, Acinetobacter was predominant throughout the sanitation process in conveyor belt, drain, and air samples, with overall relative abundance of 46.06%, 51.18%, and 55.83%, respectively. Prediction models based on sequencing data indicated that the drain surface was a significant contributor to the initial microbiota on conveyor belts, but was replaced by air at the step of pressurized water washing.
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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 | 0,000 | 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 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 ».