Short Communication: Influence of some meat quality parameters on beef tenderness
Notice bibliographique
Résumé
Tullio, R. R., Juárez, M., Larsen, I. L., Basarab, J. A. and Aalhus, J. L. 2014. Short Communication: Influence of some meat quality parameters on beef tenderness. Can. J. Anim. Sci. 94: 455–458. Steaks from longissimus lumborum and semimembranosus muscles, aged 2 or 27 d, were obtained from a population of steers (n=112) managed to produce a range in tenderness (shear force range from 2.57 to 17.2 kg). All available carcass (live weight, hot commercial weight, pH, temperature, marbling, rib-eye area) and meat (objective colour, cook loss, cook time, Warner–Bratzler shear force, myoglobin content, proximate composition and collagen content) quality data were used for the analyses. Multivariate analyses determined which factors influenced tenderness between and within muscles, both before or after ageing. In unaged muscles, soluble collagen explained differences in tenderness among muscles, while factors related to the myofibrillar component explained differences within a muscle. In contrast, in aged muscles, total collagen content was related to tenderness among muscles and the percent soluble collagen content was related to tenderness differences within a muscle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».