Inactivation du norovirus murin 1, de l'hépatite A et du virus de l'herpès simplex de type 1 avec des produits issus de canneberges et de bleuets
Bibliographic record
Abstract
Les virus d'origine alimentaire, comme le virus de l'hépatite A (VHA) et le norovirus (NoV), sont des causes importantes d'infections virales. Chaque année, celles-ci déduisent de grandes sommes monétaires aux systèmes de santé canadiens ainsi qu'aux producteurs alimentaires, sans compter les pertes alimentaires et économiques dues aux rappels d'aliments contaminés. Les stratégies de contrôle conventionnelles ne sont pas suffisamment efficaces et présentent, dans certains cas, des risques pour les travailleurs et/ou pour les consommateurs. Il est donc essentiel d'offrir de nouvelles méthodes d'inactivation naturelles et plus sécuritaires. Les produits issus de bleuet et de canneberge ont le potentiel de devenir ces nouvelles méthodes, notamment par leur concentration forte en polyphénols. De plus, ils sont naturels et sécuritaires pour les travailleurs et les consommateurs. Sans oublier qu'ils sont abondants au Québec, et, de ce fait, à moindres coûts. Le potentiel antiviral de ces produits de bleuet et de canneberge a été étudié et analysé dans ce mémoire envers des virus nus d'origine alimentaire (VHA et NVM-1) en plus de tester un modèle de virus enveloppé, soit le virus de l'herpès simplex de type 1 (HSV-1). NVM-1 et VHS-1 ont été complètement inactivés à l'aide de jus de canneberge et/ou de bleuet (concentrés à 50 %) en 5 minutes de pré-incubation cellulaire ou virale respectivement. VHA a subi une réduction de 3,70 ± 0,54 log ufp/mL à la suite d'une pré-incubation virale de 90 minutes.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 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 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".