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Enregistrement W2173246214 · doi:10.3382/ps/pev272

A method of production of boneless chicken wings (drumettes and winglets) by separation of periosteum from bone without cutting skin and muscles

2015· article· en· W2173246214 sur OpenAlexafffund
T. Nakano, Lech Ozimek

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock and Poultry Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Livestock and Meat Agency
Mots-clésPeriosteumStarterAnatomyLeg muscleChemistryMedicineFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The deboning of broiler chicken wings, including drumettes and winglets, is not common in the poultry processing industry. However, consumers who like convenient foods may be interested in boneless products. Samples of broiler wings were deboned by articular cartilage dislocation and periosteum stripping without cutting skin and muscles to obtain boneless drumettes and winglets, with each having inner space formed by bone removal. The average weight of bone-in winglets (30.7 g) was less (P < 0.05) than that of bone-in drumettes (39.9 g), whereas the average percentage of boneless product was less (P < 0.05) in the drumettes (74.9) than in the winglets (80.1). There was a smaller number of muscles in the drumettes than in the winglets, but major muscles in the drumettes were larger than any muscles in the winglets. The average weight of muscle was greater (P < 0.05) and that of skin was less (P < 0.05) in the drumettes than in the winglets, and thus the muscle/skin ratio was approximately twice as high (P < 0.05) in the drumettes. The size and shape were different between the bone-in and boneless products, as expected. When a cooked product was examined, no appreciable inner space (resulting from bone removal) was seen on its transverse section. The advantages of boneless wing products over bone-in wing products were discussed. It was concluded that the method described in the present study is useful for the production of high-quality boneless wing products.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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