Effects of Replacing Pork Back Fat with Canola and Flaxseed Oils on Physicochemical Properties of Emulsion Sausages from Spent Layer Meat
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to investigate the effects of canola and flaxseed oils on the physicochemical properties and sensory quality of emulsion-type sausage made from spent layer meat. Three types of sausage were manufactured with different fat sources: 20% pork back fat (CON), 20% canola oil (CA) and 20% flaxseed oil (FL). The pH value of the CA was significantly higher than the others (p<0.05). The highest water holding capacity was also presented for CA; in other words, CA demonstrated a significantly lower water loss value among the treatments (p<0.05). CA had the highest lightness value (p<0.05). However, FL showed the highest yellowness value (p<0.05) because of its own high-density yellow color. The texture profile of the treatments manufactured with vegetable oils showed higher values than for the CON (p<0.05); furthermore, CA had the highest texture profile values (p<0.05) among the treatments. The replacement of pork back fat with canola and flaxseed oils in sausages significantly increased the omega-3 fatty acid content (p<0.05) over 15 to 86 times, respectively. All emulsion sausages containing vegetable oil exhibited significantly lower values for saturated fatty acid content and the omega-6 to omega-3 ratios compared to CON (p<0.05). The results show that using canola or flaxseed oils as a pork fat replacer has a high potential to produce healthier products, and notably, the use of canola oil produced characteristics of great emulsion stability and sensory quality.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».