Effect of temperature and <scp>pH</scp> on postmortem color development of porcine M. longissimus dorsi and M. semimembranosus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Purchasing pork that is boned within 1 h postmortem and not aged is customary in China, and final pork color would not be fully realized. The relationship between early postmortem, pre-rigor meat color and 24 h postmortem, post-rigor pork color was investigated and related to the rate of pH and temperature decline within the longissimus dorsi (LD) and the semimembranosus (SM) muscles of pork carcasses. Muscle color, pH and temperature were measured at 45 min and at 3, 9, 15 and 24 h postmortem in carcasses of F₂ White Duroc and Chinese Erhualian pigs. RESULTS: Pork color at 45 min postmortem was not indicative of that at 24 h postmortem in LD and SM, although muscle pH values and temperature at 45 min postmortem were significantly correlated with the LD and SM ultimate color. High muscle pH was associated with decreased L*, whereas high muscle temperature increased L*. Muscle pH and temperature had little effect on a* and b* in LD and color evolution in SM. CONCLUSIONS: Results indicated that meat color inspected shortly after slaughter does not reflect post-rigor meat quality.
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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 | 0,000 |
| 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 ».