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Enregistrement W2037768296 · doi:10.5539/jfr.v3n3p45

The Effect of Starter Cultures on the Portuguese Traditional Sausage “Paio do Alentejo” in Terms of Its Sensory and Textural Characteristics and Polycyclic Aromatic Hydrocarbons Profile

2014· article· en· W2037768296 sur OpenAlexvenueno aff
Miguel Elías, Maria Eduarda Potes, L.C. Roseiro, C. Santos, Ana Cristina Agulheiro‐Santos

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésStarterLactobacillus sakeiStaphylococcus xylosusFood scienceSensory analysisLactobacillusChemistryBreedFermentationAnimal scienceBiologyStaphylococcusBacteriaStaphylococcus aureus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Paio do Alentejo” is a Portuguese dry-cured sausage, made with meat from the Alentejano pig breed. The main aim of this study is to evaluate the benefits of the use of starter cultures on the quality of the sausage, mainly with regard to its sensory properties, rheological characteristics and PAH profile. Three batches of the product were examined: S1-inoculated with a commercial starter comprising Lactobacillus spp., Micrococcaceae and yeasts; S2-inoculated with a starter comprising Lactobacillus sakei and Staphylococcus xylosus; C-the control batch, was not inoculated. A sensory panel of 12 experts analysed samples in accordance with a descriptive analysis using a structured scale. A Texture Profile Analysis and 16 EPA priority PAHs for dry fermented sausages were performed. Both inoculated batches were well received by the judges, no significant differences being noted between them. The use of S2 led to a slight improvement in terms of cohesiveness. However, the use of starter cultures was not found to influence PAH content.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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