Physicochemical Effects of the Lipid Phase and Protein Level on Meat Emulsion Stability, Texture, and Microstructure
Notice bibliographique
Résumé
The effects of beef fat (25%) substitution with rendered beef fat, canola oil, palm oil, or hydrogenated palm oil at varying meat protein levels (8%, 11%, and 14%) were studied in emulsified beef meat batters. There was no significant difference in fat loss among meat batters made with beef fat, rendered beef fat, or palm oil. Hydrogenated palm oil provided the most stable batters at all protein levels. Increasing meat protein to 14% resulted in high fat loss in batters prepared with canola oil, which did not occur in the other formulations. This indicates that the physicochemical characteristics of fat/oil affect emulsion stability. Cooked batter hardness was higher (P < 0.05) when protein level was raised; highest in hydrogenated palm oil batters when compared at similar protein levels. As protein level was raised springiness values were increased in all the meat treatments. Springiness was higher in the canola oil treatments. Light microscopy revealed fat globule coalescence in canola oil meat batters prepared with 14% protein, as well as the development of fat channels and more protein aggregation; both seem to result in lower emulsion stability. Hydrogenated palm oil batters showed fat particles with sharp edges as opposed to the round ones seen in all other treatments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».