Effects of boning method and postmortem aging on meat quality characteristics of pork loin
Notice bibliographique
Résumé
This work investigated the effects of boning method and postmortem aging on pork loin color, shearing value and sensory attributes. Two experiments were assigned. In Experiment I, 30 Chinese native black pigs were slaughtered and their carcasses were divided into three groups: (i) hot-boning: carcasses were fabricated within 45 min postmortem just after dressing; (ii) cold boning at 24 h: carcasses were fabricated after chilling at 0 degrees C for 24 h; (iii) cold boning at 36 h: carcasses were fabricated after chilling at 0 degrees C for 36 h. In Experiment II, right sides of the second group in Experiment I were used and primal cuts were vacuum packed and aged for 1 day, 8 days and 16 days. Pork loins (Longissimus lumborum) were used for color measurement, shearing test, and sensory evaluation. Among three boning methods, cold-boning at 36 h postmortem had the advantages of giving muscles a better color, the lowest cooking loss and cooked shearing value, and the highest sensory tenderness, juiciness, flavor and overall liking. Postmortem aging could improve pork quality characteristics, but it is not the fact that the longer aging time is, the better pork quality would be. Eight days may be enough to obtain an acceptable sensory attribute. These results are meaningful for pork processing and pork consumption.
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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 ».