Evaluation of sensory attributes of Hanwoo <i>Longissimus dorsi</i> muscle and its relationships with intramuscular fat, shear force, and environmental factors
Notice bibliographique
Résumé
We examined the relationship of Hanwoo (Bos taurus coreana) beef sensory attributes with intramuscular fat (IMF), Warner–Bratzler shear force (WBSF), and other environmental factors. Samples of 458 beef carcasses including 32 cows, 34 steers, and 392 bulls were analyzed for IMF percentage, WBSF, and important sensory attributes (tenderness, juiciness, and flavour-likeness). Results revealed that steer beef had significantly higher scores for all three sensory attributes than beef from cows and bulls. While juiciness and flavour-likeness differed (p < 0.05) among bulls and cows, they were not associated an effect on tenderness. All sensory attributes and WBSF were correlated (p < 0.001) with IMF; the highest correlation coefficient was for tenderness (0.55) while a negative coefficient (−0.39) was found for WBSF. The influence of IMF level on all three sensory attributes of bull beef significantly increased with IMF level. All sensory attributes of steer and bull beef showed negative relationship (p < 0.01) with WBSF, where highest correlation coefficient (−0.8) found for steer beef tenderness. Furthermore, tenderness and flavour-likeness showed lower ranks for meats slaughtered during the winter season; however, juiciness did not differ (p < 0.05) among seasons.
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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 | 0,000 | 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 ».