Tenderness and sensory attributes of 11 muscles from carcasses within the Canadian cull cow grades
Notice bibliographique
Résumé
The eating quality and shear force of meat from mature beef carcasses graded within the Canadian grading system were compared with youthful carcasses. Eleven muscles were obtained from mature-graded carcasses with >50% ossification (D1, D2, D3, and D4; n = 84) and youthful carcasses with <50% ossification [over 30 mo (OTM); n = 18, and under 30 mo (UTM) of age; n = 18, based on dentition]; muscles were aged 14 d prior to sensory and shear force analysis. Many muscles from mature-graded carcasses were juicier than UTM, however, most were less tender (P < 0.05). Psoas major was tender, particularly in D1 and OTM carcasses where tenderness measures were not significantly different from UTM (P > 0.05). Shear force values from the infraspinatus of D1 and OTM carcasses were not different from UTM. Flavour intensity was higher in several muscles from D1, D2, and D4 carcasses (P < 0.05), whereas flavour intensity was lower in several muscles from D3 (P < 0.05). Changes to eating quality attributes differed among mature grades; therefore, processors could potentially use the information presented here as a guide for utilizing cuts which retain high eating quality and separating those requiring tenderness intervention to reach consumer acceptability.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».