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Enregistrement W3118640278 · doi:10.7939/r3-9pr6-0468

Effect of deboning time, ageing period and collagen characteristics on horse Semimembranosus meat quality

2020· article· en· W3118640278 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad Mahbubur Rahman

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Meat packing industryPeriod (music)Food scienceBiologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Horse meat is a good source of iron and unsaturated fatty acids, which make it a suitable substitute for conventional meat. To sustain its consumer acceptance in a competitive global market, ensuring that Canadian horse meat is of the highest quality is of prime importance. Currently, in Canada horse meat is harvested either through hot boning (after 2 h post mortem) of the carcass or after the carcass is completely chilled to less than 4 ºC (40 h of post mortem). Additional efficiencies in horse meat production potentially could be gained by decreasing the carcass deboning time from 40 h to 17, 26 or 30 h. To ensure that Canadian horse meat quality remains of the highest standard, modifications to the time of deboning need to be considered in light of subsequent post mortem ageing and their effect on the resultant meat quality. Semimembranosus muscles (n = 36) were collected over four consecutive weeks from the right sides of horse carcasses de-boned at 17, 26 and 30 h post mortem (n = 12 per week, 4 at each post mortem period) and steaks from the muscles were aged for 3, 30, 60 and 90 days (n = 36 per period). Meat L* (lightness) decreased (p < 0.05) while b*(yellowness) increased with increasing length of deboning time and ageing period. Purge loss increased with increasing ageing period (p < 0.05) and was highest throughout the ageing period in muscles deboned after 17 h of chilling. Warner Bratzler shear force (WBSF) decreased with length of ageing (p < 0.05). Muscle perimysium (r = -0.52, p < 0.001), muscle collagen (r = -0.35, p < 0.05) and intramuscular fat (r = -0.38, p < 0.05) contents were negatively correlated with WBSF. Perimysial collagen (r = 0.47, p < 0.05) and pyridinoline (r = 0.37, p < 0.05) concentrations and muscle pH (r = 0.46, p < 0.05) were positively correlated with WBSF. Muscle pH, perimysial collagen concentration and intramuscular fat collectively explained 53% of the total variation in WBSF, while 63% of the variation in collagen heat solubility was explained collectively by muscle weight, Ehrlich chromogen concentration, purge loss and intramuscular fat. Results indicated that deboning at 26 h post mortem did not change horse semimembranosus quality relative to current practices, but sensory analysis is needed to ascertain the full impact of the meat quality changes observed at 30, 60, and 90 d ageing. This research confirmed that collagen contributes to the WBSF of horse meat, supporting further investigation into the effects of animal age and breed on horse meat toughness.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations0
Publié2020
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