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Enregistrement W2351953660 · doi:10.1139/cjas-2015-0131

Instrumental meat quality characteristics associated with aged <i>m. longissimus thoracis</i> from the four Canadian beef quality grades

2016· article· en· W2351953660 sur OpenAlexaffvenueabout
J. Puente, Saranyu S Samanta, Heather L. Bruce

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensAlberta Ministry of Agriculture and ForestryAgriculture Food and Rural DevelopmentUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésLongissimus ThoracisTendernessIntramuscular fatLongissimusAnimal scienceLipid oxidationFood scienceMathematicsChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian beef is quality graded to characterize the potential eating quality of the cooked product. Instrumental meat quality characteristics of 48 m. longissimus thoracis (LT, rib eye) from four Canadian beef grades (Canada A, AA, AAA, and Prime, n = 12) before and after an additional 14-d aging were compared using a split plot design with grade, aging, and their interaction as fixed sources of variation. Mean percentage intramuscular fat was greatest in Canada Prime muscle and least in Canada A and AA muscles (P < 0.0001), whereas mean percentage drip loss was lower in Canada Prime muscle than in muscle from all other grades (P = 0.0348). Canada Prime and AAA muscles were redder and yellower than muscles from other grades even after aging (P < 0.03), which may be associated with increased fat content and indicative of accelerated myoglobin oxidation and increased myoglobin oxygenation. Shear force was not different among the Canada grades, although the differences between Canada AA cooked beef LT and that of Canada Prime and AAA carcasses approached significance (P = 0.0993). Results indicated that Canada quality grades did not differentiate beef on cooked product tenderness, substantiating that muscle compositional characteristics alone define beef grade advantages.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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