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Enregistrement W2612875184 · doi:10.2527/asasann.2017.829

829 Controlling meat quality through product functionality enhancement

2017· article· en· W2612875184 sur OpenAlexaff
Heather L. Bruce

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceRed meatTendernessBreedMeat tendernessWhite meatLactic acidLipid oxidationChemistryBiologyBacteriaBiochemistryAnimal scienceAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meat can be considered a functional food because it is an excellent source of protein; minerals such as iron, zinc, and selenium; and B vitamins, but recent associations of red meat with diseases such as cancer and cardiovascular disease provide an impetus to look at increasing the healthfulness of meat. Modification of the eating quality of meat is currently accomplished through management of animal breed and/or growth-enhancing pharmaceuticals, with gene marker selection for meat tenderness commercially available in cattle and under investigation in pigs. Other antemortem meat quality enhancements include alteration of fat content and fatty acid composition through animal diet; supplementation of animals with vitamins D and E to improve meat tenderness and shelf life, respectively; and provision of glucose and electrolytes prior to slaughter to decrease the likelihood of dark cutting and improve meat color. Given that ground, seasoned, cured, and injected/tenderized products are readily accepted in the North American market, the use and development of additional postmortem strategies and technologies to enhance meat quality and healthfulness warrant reconsideration. Improvement of the healthfulness of meat through prevention of the growth of pathogenic bacteria is easily substantiated, and bacteriocins from lactic acid bacteria have been shown to be effective. Recent research has focused on increasing the proportions of muscle protein and omega-3 fatty acids and reducing sodium chloride and sodium nitrite concentrations in processed meat products. Also, incorporation of “functional” plant products to enhance meat healthfulness and quality through the addition of natural antioxidants has been investigated with some success at reducing heterocyclic aromatic amines. Fermented meats are gaining credibility as functional foods because of the potential proteolytic release of bioactive peptides that exhibit either inhibitory activity on the angiotension I-converting enzyme (ACE) or opiod properties or have a prebiotic function. Meat from ruminants may have potential anticancer, antioxidative, and antiageing effects due to its conjugated linoleic acid content, but most potential healthfulness claims for meat have not been substantiated in humans. There is also the opportunity to improve flavor and eating quality through the introduction of reactive 5-carbon sugars such as ribose and xylose to pork products. Future research improving both meat healthfulness and eating quality while maintaining affordability may return health-conscious consumers to processed and unprocessed meat 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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations0
Publié2017
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