Effects of combined wet- and dry-aging techniques on the physicochemical and sensory attributes of beef ribeye steaks from grain-fed crossbred Zebu steers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».