Influence de l’interaction de la température et de l’activité de l’eau sur la croissance et la production de l’ochratoxine A par<i>Aspergillus niger</i>,<i>Aspergillus carbonarius</i>et<i>Aspergillus ochraceus</i>sur un milieu de base café
Bibliographic record
Abstract
Dans cette étude, l’influence de l’interaction de la température et de l’activité de l’eau sur la croissance fongique et la production de l’ochratoxine A sur un milieu de base café a été évaluée. La croissance optimale des trois souches d’ Aspergillus a été observée dans les mêmes conditions écologiques à savoir, 30 °C pour la température et 0,99 pour l’activité de l’eau. Les croissances journalières maximales sont 11,2, 6,92 et 7,22 mm/jour respectivement pour la souche d’Aspergillus niger, d’Aspergillus carbonarius et d’Aspergillus ochraceus. Cependant, les conditions écologiques de production optimale d'ochratoxine A varient selon la souche toxinogène avec comme facteur limitant, l’activité de l’eau. Cette production d’ochratoxine A est inhibée à la température de 42 °C et à l’activité de l’eau de 0,75. La correspondance établie entre les valeurs d’activité de l’eau testées en laboratoire et celles mesurées sur un lot de cerises mûres mis à sécher au soleil montre que les 5 premiers jours de séchage constituent la phase critique de multiplication fongique et de production de l’ochratoxine A. Ainsi, un séchage artificiel des cerises à une température supérieure à 42 °C évitera non seulement la multiplication fongique mais également la contamination de ce produit par l’ochratoxine A.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".