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Enregistrement W4415644457 · doi:10.3390/foods14213664

Listeria monocytogenes: A Continuous Global Threat in Ready-to-Eat (RTE) Foods

2025· review· en· W4415644457 sur OpenAlexaboutno aff
Jamyang Yangchen, Dipon Sarkar, Laura Rood, Rozita Vaskoska, Chawalit Kocharunchitt

Notice bibliographique

RevueFoods · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood safetyPsychological interventionProduct (mathematics)Intervention (counseling)Foodborne pathogenPublic healthListeria monocytogenesFood supply

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Listeria monocytogenes is a significant foodborne pathogen associated with high rates of hospitalization and death, especially among vulnerable populations. Despite established regulatory standards and available antimicrobial intervention strategies, L. monocytogenes remains as a pathogen of concern in ready-to-eat (RTE) foods. This ultimately can lead to food recalls or listeriosis outbreak, highlighting its ongoing risks to food safety and public health. This review consolidates publicly accessible surveillance case counts and recall data of L. monocytogenes contamination from Australia, Europe, Canada, and the United States to assess the contamination trends in the RTE food supply chain. It also evaluates the effectiveness of antimicrobial intervention strategies, including both those currently implemented in industry and those that have been studied as potential interventions but are not yet widely adopted. Key factors affecting the efficiency of those strategies are identified, including food matrix composition, water activity (aw), fat content, and strain variability. Emerging multi-hurdle technology that integrates physical, chemical, and biological antimicrobial interventions are highlighted as promising approaches for maintaining both food safety and product quality. It also outlines the role of quantitative microbial risk assessment (QMRA) as a decision-support tool to select appropriate control strategies, predict recall risk and guide evidence-based risk management. Future research directions are proposed to expand the application of QMRA in managing recall risks throughout the RTE food supply chain due to L. monocytogenes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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