Causes and Contributing Factors to “Dark Cutting” Meat: Current Trends and Future Directions: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Dark cutting in beef and sheep meat has been the subject of extensive research with numerous associations established between it and various production practices. Despite these associations, dark cutting still occurs and causes significant financial losses globally in the fresh meat market. Consumers tend to reject dark meat as it is perceived to be from old or poorly-handled animals and is described as being tough, having an undesirable flavor, and having a short shelf-life. There is no universal system to categorize dark cutting carcasses and meat across countries, although various methods are used to determine the phenomenon. Classifying carcasses as dark cutters on the basis of ultimate pH or color using one muscle, such as the m. longissimus thoracis can lead to mis-description of other muscles within the same carcass and loss of income across the supply chain. The purpose of this review was to identify the factors predisposing animals to dark cutting and to provide recommendations and directions for future research. The review revealed no single production factor causing dark cutting, but that a range of factors or a combination of factors and interactions lead to its occurrence. Dark cutting is a complex condition that can be resolved through comprehensive management of animals, and management of human involvement, and clear guidelines to minimize the incidence of "dark cutting" meat and to improve the profitability of all sectors in the supply chain are provided here.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».