Enzymatically Treated Spent Cellulose Sausage Casings as an Ingredient in Beef Emulsion Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research was to incorporate an ingredient obtained from spent cellulose casings in beef emulsion modeling systems. The test ingredient (residual sausage casing, RSC) was procured from cellulose sausage casings following thermal processing of the sausages. The casings were cleaned of contaminants before a combination of enzymatic hydrolysis and high-speed homogenization was conducted in an effort to improve the functional attributes of the cellulose casing residue (i.e. recycling/upcycling of the spent casings). The beef emulsion modeling systems used in this study consisted of 57.30% beef, 20% water, 15% olive oil, 6% of the combination of RSC and an all-purpose binder, 1.45% NaCl, 0.40% sodium tri-polyphosphate, 0.15% sodium nitrite cure, and 0.0035% sodium erythorbate. The overlying goal here was to test the ability of the RSC ingredient for partial or full replacement of binder ingredients in a beef emulsion system. Therefore, the beef emulsion model systems were prepared with five different levels of the RSC ingredient as a substitution to an all-purpose binder ingredient (0% RSC, 25% RSC, 50% RSC, 75% RSC, and 100% RSC). This study was independently replicated in its entirety three times in a completely randomized design and data were analyzed using a generalized linear mixed statistical model. Emulsion samples were tested for proximate composition, cooking loss, emulsion stability, texture profile analysis, and instrumental color. Overall, technological properties and emulsion stability were lost as the level of the RSC ingredient increased, but low inclusion levels of the RSC ingredient (25% RSC) may help maintain acceptable levels of yield and emulsion stability, while improving the sustainability of the sausage production system.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle