Establishment of consumer thresholds for beef quality attributes
Notice bibliographique
Résumé
Acceptability threshold values for Warner-Bratzler shear (WBS) and trained sensory panel attributes were determined through regression analyses against consumer scores for overall tenderness, juiciness, flavour desirability and overall palatability for both the longissimus lumborum (LL) and semimembranosus (SM) muscles. Although consumers were not as sensitive to changes in tenderness as trained panellists, the relationship between consumer scores and trained panellist scores was moderate (r value = 0.64; P = 0.001). Based on the 50% confidence levels for WBS (7.85 and 8.15 kg for the LL and SM, respectively), 20% of LL steaks and 28% of SM roasts collected from commercial abattoirs and aged 6 d exceeded these thresholds. When assessed on the basis of subjective sensory panel scores for overall tenderness, 25.3% of LL steaks and 39.9% of SM roasts exceeded the 50% confidence level. Clearly, without intervention strategies beyond 6 d of aging, there was a significant portion of beef steaks and roasts which did not meet consumer expectations for tenderness. The fact there was a very poor relationship between tenderness in the LL and SM muscles suggests strategies used by industry to improve tenderness may need to be muscle specific. Key words: Beef quality, consumer, threshold, tenderness, Warner-Bratzler shear
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».