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Enregistrement W2071792929 · doi:10.4141/a03-106

Establishment of consumer thresholds for beef quality attributes

2004· article· en· W2071792929 sur OpenAlexvenueno aff
J.L. Aalhus, L.E. Jeremiah, M. E. R. Dugan, I. L. Larsen, L.L. Gibson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSamsung Advanced Institute of Technology
Mots-clésTendernessPalatabilityConfidence intervalFood scienceMathematicsBiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,002
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 enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations32
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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