Characteristics of cold-induced dark, firm, dry broiler chicken breast meat
Notice bibliographique
Résumé
1. A study was designed to characterise dark, firm, dry (DFD) breast meat resulting from cold exposure of broilers and compare its properties with normal breast meat from cold-stressed and control birds. 2. A total of 140 broilers were selected from 5- and 6-week-old birds exposed to cold temperatures ranging from -18 to -4°C, or a control temperature of +20°C for 3 h in an environmental chamber. Half of these birds were slaughtered immediately following the cold exposure and the other half were given 2 h of lairage. 3. Breast meat samples were categorised based on ultimate pH (pH(u)) and colour L* (lightness) values into normal (5·7 ≤ pH(u)≤ 6·1; 46 ≤ L* ≤ 53) breast meat from control (control-normal) or cold-stressed (cold-normal) birds, and DFD (pH(u) > 6·1; L* < 46) breast meat, which only occurred in cold-stressed birds (cold-DFD). 4. Residual glycogen was not different between cold-DFD and control-normal breast meat. Lactate concentration was lower in cold-DFD compared with control-normal breast meat. Lactate concentration almost tripled for all the samples by 30 h post-mortem, which resulted in a drop in pH of normal meat, but did not have any effect on pH of DFD breast meat. Glycolytic potential at both 5 min and 30 h post-mortem was lower in DFD breast meat compared with the normal breast meat from both cold-stressed and control birds. 5. Cold-DFD breast meat was significantly darker, with higher pH(u), lower cook loss, higher water-binding capacity and processing cook yield than cold-normal and control-normal breast meat, which were not different from each other.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».