Effect of oregano oil and cranberry pulp supplementation in finishing pigs on the physicochemical quality of fresh loin during storage
Notice bibliographique
Résumé
Oregano oil and cranberry pulp supplements were added to the diets of finishing pigs to determine their effects on the meat quality of fresh loins during storage. Two and three levels of oregano oil (250 and 500 mg·kg−1) and cranberry pulp (5, 10, and 20 g·kg−1) were tested, according to a factorial experimental design. The loin meat was vacuum packed and analyzed at 0 (after the 24 h chilling period post slaughter), 23, 45, and 60 d of storage. Samples were repackaged under aerobic conditions after 0 or 23 d and analyzed after 4, 8, and 12 d. Oregano and cranberry supplements did not affect lipid oxidation (microgram of malondialdehyde equivalent per kilogram of meat) during anaerobic or aerobic storage. On day 0, the fatty acid profile of the loin samples demonstrated that the addition of cranberries at a dose of 10 g·kg−1 was associated with a lower percentage of saturated fatty acids (P = 0.04; 42.97% vs. 40.99%) and a trend for a higher percentage of monounsaturated fatty acids (P = 0.06; 47.26% vs. 46.09%). Considering the result obtained, feeding pigs with oregano and cranberry supplements had a limited effect on meat quality parameters measured during storage.
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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 | 0,000 |
| 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 ».