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Enregistrement W3002189257 · doi:10.221751/rmc2016.045

Dark Cutting Beef in the Canadian Grading System

2017· article· en· W3002189257 sur OpenAlexaffabout
N. Prieto, Ó. López-Campos, B. Uttaro, J.L. Aalhus

Notice bibliographique

RevueMeat and Muscle Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarbled meatMathematicsGrading (engineering)Animal scienceAgricultural scienceFood scienceEnvironmental scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectivesIn Canada, dark cutting carcasses are downgraded to a B4 grade and encounter severe price discounts. The aim of this study was to determine if different color intensities of dark cutting carcasses (B4) could be considered equivalent in quality to normal (N) carcasses of a lower marbling score. Materials and MethodsTwo hundred left beef carcass sides (100 N and 100 B4 with the American Meat Science Associations marbling levels 200 to 300, 300 to 400 and 400 to 700 equivalent to Canadian marbling standards of A, AA, and AAA respectively) were selected from a commercial slaughter plant in Alberta (Canada) following color assessment of the rib-eye between the 12th to13th rib by certified beef graders, using visual dark cutting color chits of moderate (MD) and dark (DK) developed by the Canadian Beef Grading Agency (2010). After measuring pH and objective color at 48 h post mortem, rib-eyes were removed from the carcass, tagged, vacuum packaged, and transported under refrigerated conditions to the Lacombe Research and Development Centre (Agriculture and Agri-Food Canada, Canada). After 14 d ageing, cooking losses and shear force values were determined at the laboratory and a trained panel was conducted to evaluate meat sensory attributes. Two separate principle component analyses (PCA) and mixed model analyses (MMA) based on the quality and sensory characteristics were performed, first to determine if B4DKAA or B4MDAA have similar characteristics as NA or NAA, and second, to determine if B4DKAAA or B4MDAAA have similar characteristics as NAA or NAAA (n = 25 for each group). ResultsIn the first PCA, two separate clusters were identified. The first grouped most B4DKAA and B4MDAA together with limited overlap into the second cluster which contained NA and NAA samples. Similarly, in the second PCA the B4DKAAA and B4MDAAA were grouped together in a single cluster with limited overlap into the second cluster which contained NAA and NAAA samples. These groupings were associated with statistically significant differences found in the MMA of quality and sensory analyses. In all cases shear force values and off-flavor intensity in the B4DK and B4MD were significantly higher than the N, regardless of marbling level (P < 0.05). All B4 carcasses regardless of marbling level had lower values of L*a*b* than N carcasses (P < 0.05). The sensory perception of tenderness among the groups was not as definitive as the objective measure of shear force, which may have been influenced by the perception of juiciness. ConclusionThese results indicate quality deficits in addition to color in all the dark cutting classes regardless of marbling level. From the point of view of eating quality, B4 carcasses suffered from increased toughness, and greater off-flavor that limits the possibility of less harsh penalties for dark cutters. Current research, including on-line technologies such as near infrared spectroscopy (NIRS) as a means of discriminating dark cutters, and packaging strategies to mitigate color differences at retail, may have future merit in reducing the impact of dark cutting.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,818

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
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