Review: Pork belly quality, bacon properties and recent consumer trends
Notice bibliographique
Résumé
Soladoye, P. O., Shand, P. J., Aalhus, J. L., Gariépy, C. and Juárez, M. 2015. Review: Pork belly quality, bacon properties and recent consumer trends. Can. J. Anim. Sci. 95: 325–340. Several factors can affect pork belly quality and, subsequently, bacon quality. Going by the recent trends in the bacon market and bearing in mind the more choosy nature of the consuming populace, it is imperative to consider the factors that can affect or improve bacon quality, thereby sustaining the current market surge. In as much as both genetic and environmental factors have been identified as largely affecting muscle food quality, nutritional interventions also seem to be a very viable tool to improve the quality of meat and its products. Processing and storage methods can also affect bacon quality, including microbial quality, physicochemical attributes and palatability. Both objective and subjective measures have been explored in assessing belly quality, most of which use belly softness and fatty acid profile as yardsticks, whereas bacon quality has been widely assessed only subjectively in terms of fat quality and slice integrity. Although consumers’ and producers’ quality perceptions seem to be in conflict, it is the responsibility of all stakeholders in the bacon industries to come together in ensuring a balanced approach to satisfy both parties along the production chain.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».