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Enregistrement W2913470718 · doi:10.1139/cjas-2018-0127

Effects of combined wet- and dry-aging techniques on the physicochemical and sensory attributes of beef ribeye steaks from grain-fed crossbred Zebu steers

2019· article· en· W2913470718 sur OpenAlexaffvenue
Gustavo de Faria Vilella, Carolina Lugnani Gomes, C. Battaglia, Maria Teresa Bertoldo Pacheco, Vera Sônia Nunes da Silva, Argenis Rodas‐González, Sérgio Bertelli Pflanzer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalatabilityZebuCrossbreedAnimal scienceFood scienceAccelerated agingRelative humidityChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of dry- and wet-aging combinations on the sensory and physicochemical attributes of beef ribeye steaks were investigated. Paired beef ribs (n = 16) from eight grain-fed crossbred Zebu steers (n = 16) were divided into unaged, 28 d wet, 28 d dry, 14 d wet + 14 d dry, and 14 d dry + 14 d wet. Aging was conducted in a chamber at 2 °C with 73% relative humidity and without airflow. Dry-aged and combined-aged products had greater percentages of total loss compared with wet-aged products during the aging and fabrication, resulting in lower total saleable product (P < 0.01). All aging treatments presented a brighter and more vivid red color than unaged samples (P < 0.05). Regarding shear force, aged samples presented lower (P < 0.05) values when compared with unaged samples, but no significant differences were observed among aging treatments (P > 0.05). In addition, all aged samples presented higher proportion of tender steaks (>87%; P < 0.01). In this study, trained panelists were unable to identify differences among aging treatments for any of the palatability attributes evaluated (P > 0.05). The combination of both aging techniques did not offer any advantage, and the wet-aging process alone appears to be the most efficient strategy for the Brazilian food service to maximize palatability characteristics of beef.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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