A MODIFIED MEAT JUICE CONTAINER (EZ‐DRIPLOSS) PROCEDURE FOR A MORE RELIABLE ASSESSMENT OF DRIP LOSS AND RELATED QUALITY CHANGES IN PORK MEAT
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The objective of this study was to assess the efficiency of a modified sample handling technique within the “meat juice container (EZ‐DripLoss)” method for drip loss (DL) assessment. To this end, samples were stored for 48 h and dabbed prior to recording sample weight loss after storage instead of being stored for 24 h and nondabbed as recommended in the conventional EZ‐DripLoss method. Ninety‐six pork m. longissimus samples were used. DL value for dabbed samples was higher (P < 0.0001) at both storage time compared with nondabbed samples. Highest correlations were observed between DL and electrical conductivity ( r = 0.76) and the lowest with pH u ( r = − 0.37) in dabbed samples at 48‐h storage time. Highest correlations between DL and subjective color and light reflectance value ( r = − 0.59 and 0.67, respectively) were found in dabbed samples after 24‐h storage. Longer storage time and sample dabbing improved the reliability of the EZ‐DripLoss methodology for the DL assessment and overall pork quality evaluation. PRACTICAL APPLICATIONS The EZ‐DripLoss method is included in the routine measurements for pork quality evaluation in several plants in North America. However, the official methodology is questionable due to the short storage time and inaccurate sample handling. Based on the higher correlations with other important quality traits and the more accurate distribution of ioins through the quality classes according to the drip loss value, the modified EZ‐DripLoss method proposed in this paper will allow the users to implement an effective drip loss assessment and overall pork quality prediction both at the cutting plant and at the laboratory.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle