Correlations among Ultrasonographic, Physicochemical and Sensory Characteristics of Pectoralis Major Muscles in Turkeys Reared in a Sustainable Farming System
Notice bibliographique
Résumé
This study set out to examine associations among echotextural, physicochemical and sensory attributes of the pectoralis major muscles in 17-week-old organic turkeys (B.U.T. Big-6) varying in the amount of wheat and oat grain in daily feed rations (Group C: complete feed only; Group Exp1: 5–30% of wheat and 0–20% of oat; and Group Exp2: 5–50% of wheat and 0–50% of oat; n = 15 turkeys/group). Digital ultrasonograms of the left pectoral muscle in four different planes (longitudinal-L, transverse-T, and two oblique planes-O1 and O2) were obtained with a 5.0-MHz linear-array transducer just before slaughter. Mean numerical pixel intensity (MPI) and pixel heterogeneity (MPH) of the muscle parenchyma were computed using the ImageProPlus® analytical software. Ten significant correlations between echotextural attributes and various meat characteristics were recorded in Group C, one in Group Exp1, and eight in Group Exp2. When data were pooled for all birds studied, there were twelve significant correlations (p < 0.05); all but one correlation (between MPH and moisture) were for physical and sensory characteristics of meat samples. Computer-assisted analysis is a potential method to determine moisture as well as physical (e.g., coloration) and sensory (e.g., aroma) characteristics of pectoralis major muscles in organic turkeys.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».