Notice bibliographique
Résumé
The poultry industry has seen significant changes in the methods used to harvest fresh poultry meat over the past four decades. Some of the major changes include a more than four-fold increase in line speed (new plants are designed to process 12,000 broilers per hour), a large increase in the proportion of cut up and deboned meat produced, as well as substantial improvements in sanitation. These advancements have been possible by gaining knowledge in areas such as computer science (e.g. image analysis, on line weighing and tracking), live bird handling (transportation, unloading, stunning), muscle biology (post mortem processes), heat and mass transfer (scalding, chilling), and engineering (machine building, metallurgy). This article includes a general overview of the different steps involved in primary poultry processing and focuses on some of the principles that have been used to achieve greater efficiencies in mechanising the whole process. The focus areas include stunning, electrical stimulation, chilling, and mechanical filleting. These topics will be used to demonstrate the importance of obtaining high meat quality (e.g. fewer downgrades, high water holding, acceptable tenderness and colour) currently demanded by processors as well as consumers. The advantages of in-line-processing will also be highlighted, where improved efficiencies have been achieved by incorporating real-time computerised monitoring and tracking systems.Overall, a comprehensive understanding of the whole process and the integration of the different steps is a challenge that must be met by both the equipment manufacturer and processing plant personnel. Because of the increased complexity of the whole integrated process, it is highly recommended that the processor team up with a very knowledgeable equipment manufacturer who has the technical understanding and experience within all stages of the process (farm gate to fork), to effectively optimise quality, yield, and speed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».