Détection et caractérisation génétique de Listeria monocytogenes dans une usine d’abattage/découpe de porcs au Québec
Bibliographic record
Abstract
Listeria monocytogenes (L. monocytogenes) est un pathogène majeur en santé publique comme les épisodes de 2008 dans les fromages et les charcuteries l’ont démontré. Au Canada, il n’y a pas de surveillance règlementaire de ce microorganisme dans les étapes précédant la transformation de produits prêts-à-manger. Ainsi, la présence et la circulation de ce microorganisme dans ces environnements est peu documentée. Pour décrire ces phénomènes, nous avons effectué un échantillonnage dans une usine d’abattage et de découpe de porcs au Québec, principalement dans les parcs d’attente, et dans l’environnement de l’abattage et de découpe : les échantillonages ont été effectués après lavage et désinfection sur une période de 2 ans. Un nombre de 874 échantillons a été récoltés. Le protocole de détection utilisé était inspiré de la méthode MFHPB-30 de Santé Canada. Les sérotypes ont été obtenus par PCR et les isolats caractérisés par un génotypage RFLP-PFGE en utilisant les enzymes de restriction Apa1 et Asc1. Nous avons détecté la présence de Listeria monocytogemes dans toutes ces étapes de la production. De ces échantillons positifs, 4 sérotypes (principalement 1/2b) ont émergé. Les patrons PFGE ont démontré la présence d’une variété de génotypes dans les zones d’attente et d’abattage de l’usine et la présence d’un type majeur dans l’environnement de la zone de découpe (le type 1 représentant 96.1% des souches à cette étape). De plus, nous avons démontré des liens entre les souches retrouvés au début de la production, en attente, et les souches retrouvées dans la zone de découpe. Ces résultats suggèrent que Listeria monocytogenes entre dans l’usine avec les animaux, contamine les étapes suivantes de la production et que certaines souches peuvent être sélectionnées et leur croissance favorisé dans l’environnement, devenant majoritaires, persistantes et préoccupantes en regars de la santé publique.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".