En savoir plus

Notre utilisation de cookies

« Cookies » désigne un ensemble d’informations déposées dans le terminal de l’utilisateur lorsque celui-ci navigue sur un site web. Il s’agit d’un fichier contenant notamment un identifiant sous forme de numéro, le nom du serveur qui l’a déposé et éventuellement une date d’expiration. Grâce aux cookies, des informations sur votre visite, notamment votre langue de prédilection et d'autres paramètres, sont enregistrées sur le site web. Cela peut faciliter votre visite suivante sur ce site et renforcer l'utilité de ce dernier pour vous.

Afin d’améliorer votre expérience, nous utilisons des cookies pour conserver certaines informations de connexion et fournir une navigation sûre, collecter des statistiques en vue d’optimiser les fonctionnalités du site. Afin de voir précisément tous les cookies que nous utilisons, nous vous invitons à télécharger « Ghostery », une extension gratuite pour navigateurs permettant de les détecter et, dans certains cas, de les bloquer.

Ghostery est disponible gratuitement à cette adresse : https://www.ghostery.com/fr/products/

Vous pouvez également consulter le site de la CNIL afin d’apprendre à paramétrer votre navigateur pour contrôler les dépôts de cookies sur votre terminal.

S’agissant des cookies publicitaires déposés par des tiers, vous pouvez également vous connecter au site http://www.youronlinechoices.com/fr/controler-ses-cookies/, proposé par les professionnels de la publicité digitale regroupés au sein de l’association européenne EDAA (European Digital Advertising Alliance). Vous pourrez ainsi refuser ou accepter les cookies utilisés par les adhérents de l'EDAA.

Il est par ailleurs possible de s’opposer à certains cookies tiers directement auprès des éditeurs :

Catégorie de cookie

Moyens de désactivation

Cookies analytiques et de performance

Realytics
Google Analytics
Spoteffects
Optimizely

Cookies de ciblage ou publicitaires

DoubleClick
Mediarithmics

Les différents types de cookies pouvant être utilisés sur nos sites internet sont les suivants :

Cookies obligatoires

Cookies fonctionnels

Cookies sociaux et publicitaires

Ces cookies sont nécessaires au bon fonctionnement du site, ils ne peuvent pas être désactivés. Ils nous sont utiles pour vous fournir une connexion sécuritaire et assurer la disponibilité a minima de notre site internet.

Ces cookies nous permettent d’analyser l’utilisation du site afin de pouvoir en mesurer et en améliorer la performance. Ils nous permettent par exemple de conserver vos informations de connexion et d’afficher de façon plus cohérente les différents modules de notre site.

Ces cookies sont utilisés par des agences de publicité (par exemple Google) et par des réseaux sociaux (par exemple LinkedIn et Facebook) et autorisent notamment le partage des pages sur les réseaux sociaux, la publication de commentaires, la diffusion (sur notre site ou non) de publicités adaptées à vos centres d’intérêt.

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit des cookies sessions CAS et PHP et du cookie New Relic pour le monitoring (IP, délais de réponse).

Ces cookies sont supprimés à la fin de la session (déconnexion ou fermeture du navigateur)

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit du cookie XiTi pour la mesure d’audience. La société AT Internet est notre sous-traitant et conserve les informations (IP, date et heure de connexion, durée de connexion, pages consultées) 6 mois.

Sur nos CMS EZPublish, il n’y a pas de cookie de ce type.

Pour obtenir plus d’informations concernant les cookies que nous utilisons, vous pouvez vous adresser au Déléguée Informatique et Libertés de l’INRA par email à cil-dpo@inra.fr ou par courrier à :

INRA
24, chemin de Borde Rouge –Auzeville – CS52627
31326 Castanet Tolosan cedex - France

Dernière mise à jour : Mai 2018

Menu Logo Principal Oniris

Site internet de l'UMR SECALIM

Présentation de Rodney Feliciano à la conférence virtuelle d'IAFP 2021

Poster presentation de R. Feliciano
Modélisation probabiliste de l'exposition à E. coli dans le lait cru

Rodney Feliciano, doctorant dans le cadre du projet européen ITN PROTECT, a présenté ses travaux dans le cadre de la conférence internationale virtuelle d'IAFP le 28 avril 2021.

Modélisation probabiliste de l'exposition à E. coli dans le lait cru

Rodney Feliciano, Secalim, INRAE / ONIRIS, Nantes, France
 Géraldine Boué1, Fahad Mohssin2, Muhammad Mustafa2, Jeanne-Marie Membré1

1Secalim, INRAE, Oniris, Nantes, France

2AlSafi Danone, Al-Kharj, Saudi Arabia

Introduction: Probabilistic modelling tools are increasingly being developed to take into account the different sources of variability and uncertainty along the food safety continuum in exposure or risk assessment models. These models are also popular to reflect real-life data and generate what-if scenarios to inform decision makers.
Purpose: Probabilistic modelling tools were utilized in developing a coliform bacteria exposure assessment model in raw milk in Kingdom of Saudi Arabia (KSA). This country was taken as proxy of what will happen in Europe in the near future due to climate change.
Methods: The initial coliform concentration in raw milk was derived from industrial dairy farm data (around 1695 data) while microbial growth was determined across various scenarios of time and temperature storage, using existing databases. The exposure to coliform was interpreted considering KSA and EU standards. The probabilistic model, with uncertainty and variability separated, was implemented in R using the mc2d while to fit the data, the nls function and the packages nlstools and fitdistrplus were used.
Results: The level of exposure to coliform concentration was compared to KSA and EU standards as function of various time and temperature conditions. The impact of raw milk, storage time, chilled temperature conditions on the compliance regarding these standards was analysed in details. The upcoming climate change may affect the storage temperature but also the milk quality due to potential cow heat stress.
Significance: The application of probabilistic modelling tools to assess current exposure can be expanded to other food systems. The ways on how the variability and uncertainty from data inputs and storage scenarios were addressed, using second order Monte Carlo procedure, provide an added-value to develop realistic exposure assessment models and suggest mitigation options.