CONTAMINAÇÃO MICROBIOLÓGICA EM LACTUCA SATIVA: UMA REVISÃO DE LITERATURA
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
A alface é uma das hortaliças mais produzidas e consumidas no Brasil. Muito desta preferência pode ser explicada pelo seu baixo custo, a facilidade de ser encontrada e seu valor nutricional, além de oferecer potenciais benefícios à saúde. Entretanto, essa realidade é posta à prova quando se observa a má higienização associada à irrigação com água contaminada e a precariedade na sua produção e armazenamento. Esses fatores têm levado a um aumento da contaminação por microrganismos patogênicos que, quando ingeridos, podem ocasionar infecções gastrointestinais de variada gravidade no homem. Tendo isso em vista, a presente revisão de literatura teve como objetivo destacar os principais microrganismos veiculados pela espécie vegetal Lactuca sativa e a importância da qualidade de sua higienização antes do consumo. Para tanto foram escolhidos 15 artigos selecionados com os seguintes critérios de inclusão: estar na língua inglesa ou portuguesa e ter sido publicados entre 2010 e 2018. Observou-se na literatura que os microrganismos mais incidentes foram Salmonella spp. e Escherichia coli, sendo estes bastonetes gram negativos pertencentes à família Enterobacteriaceae. Considerados como os principais causadores de doenças infecciosas veiculadas por alimentos, os mesmos são responsáveis por uma quantidade exacerbada de internamentos, o que evidencia a importância do combate desses patógenos para a saúde pública. Portanto, pode-se concluir que é perceptível a necessidade de campanhas de educação em saúde pública para que haja conscientização da importância da redução dos riscos de infecção por agentes biológicos.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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 it