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Enregistrement W2907386198 · doi:10.5713/ajas.18.0689

Effect of aged garlic powder on physicochemical characteristics, texture profiles, and oxidative stability ofready-to-eat pork patties

2019· article· en· W2907386198 sur OpenAlexaff
Ji‐Han Kim, Hyun-Joo Jang, Chi-Ho Lee

Notice bibliographique

RevueAsian-Australasian Journal of Animal Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceGARLIC POWDERChemistryLipid oxidationVacuum packingOxidative phosphorylationCooked meatAntioxidantBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the effects of aged garlic powder (AGP) on physicochemical characteristics, texture profiles, and oxidative stability of ready-to-eat (RTE) pork patties. METHODS: There were five treatment groups: a control; 1% fresh garlic powder (T1); 0.5%, 1%, and 2% AGP (T2, T3, and T4). Pork patties with vacuum packaging were roasted at 71°C for core temperature, stored at 4°C for 14 d, and then reheated for 1 min using a microwave. RESULTS: The AGP groups showed a lower the level of lipid oxidation and higher thiol contents than the control and T1. The pH value of the control increased whereas that of aged garlic groups decreased after re-heating process. In addition, the redness significantly increased with increasing level of AGP whereas the redness of the control and T1 decreased after re-heating process. T4 added patties improved textural and sensory properties compared to the control. CONCLUSION: The results of this study suggest that AGP addition to RTE pork patties can improve their sensory characteristics and oxidative stability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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