MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2014825741 · doi:10.5539/jfr.v3n3p132

Use of Avocado and Tomato Paste as Ingredients to Improve Nutritional Quality of Pork Frankfurter

2014· article· en· W2014825741 sur OpenAlexvenueno aff
Martín Valenzuela‐Melendres, N. G. Torrentera-Olivera, Gustavo A. González‐Aguilar, Mónica A. Villegas‐Ochoa, Luis German Cumplido-Barbeitia, Juan Pedro Camou

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceAntioxidantChemistryPulp (tooth)BiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The objective of this research was to study the effect of avocado pulp (A) and tomato paste (T) addition on the physicochemical, nutritional and sensory quality of pork frankfurters. Treatments were: 1) Control; 2) A10 = 10% A; 3) A20 = 20% A; 4) T10 = 10% T; 5) T20 = 20% T; and 6) A10+T10 = 10% A+10% T. Colour (<em>L*</em>, <em>a*</em> and <em>b*</em>), fatty acid profile, contents of phenols and flavonoids, and antioxidant capacity were measured. In the same way, sensory analysis was evaluated. Tomato paste decreased <em>L*</em> but increased (P < 0.05) <em>a</em>* and <em>b</em>* values. On the other hand, A did not affect <em>L*</em>, decreased <em>a*</em> and increased <em>b*</em>. Avocado pulp increased (P < 0.05) the proportion of monounsaturated fatty acids in the finished product. Antioxidant activity increased (P < 0.05) with incorporation of T, much higher than that observed by adding A. Frankfurters with T and with a combination of T and A had the best acceptance by the sensory panel. The use of T and A can be a good strategy to improve nutritional quality and antioxidant properties of pork frankfurters.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,220
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Food ResearchMême sujetMeat and Animal Product QualityTravaux en français237 207