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