Effect of Different Storage-Temperature Combinations on Longissimus dorsi Quality upon Sous-vide Processing of Frozen/Thawed Pork
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effect of storage state (chilled state on sous-vide, CS; frozen state without thawing on sous-vide, FS; and frozen/thawed states on sous-vide, TS) and sous-vide cooking temperature (65°C and 72°C) on the longissimus dorsi muscle quality of pork. FS showed a higher moisture content than that of CS and TS (p<0.001), whereas both FS and CS showed higher expressible moisture loss than that of TS (p<0.001). FS showed a lower cooking loss (p<0.001) than that of CS and TS. FS and TS exhibited significantly higher lipid oxidation than that of CS. Carbonyl and sulfhydryl content were not significantly affected by the storage treatment. FS and TS exhibited lower shear force than that of CS (p<0.001). FS and TS showed higher springiness than that of CS (p<0.001), FS exhibited lower gumminess than that of CS and TS (p<0.01). Sous-vide treatment at 65°C exhibited significantly higher moisture content and lower expressible moisture loss, cooking loss, and total and sarcoplasmic protein than those at 72°C. Shear force and springiness of 65°C-treated groups were lower than those of 72°C-treated groups (p<0.01). Cooking temperature significantly influenced overall acceptability, whereas the storage state did not affect the overall acceptability. These results indicated that meat quality might be improved upon cooking from the frozen or frozen/thawed state using sous-vide when compared with traditional processing.
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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 | 0,001 |
| 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 ».