Hot-air impingement roast drying of beef jerky: Effect of relative humidity on quality attributes
Notice bibliographique
Résumé
To mitigate encrustation of beef jerky and improve quality during hot-air impingement roast drying (HIRD) process, the effect of different relative humidity (RH) conditions (NO (about 2.3%), 10%, 15%, 20%) at a constant roast drying temperature of 120 °C on “encrustation” thickness, cooking yield, microstructure, tenderness, color, myoglobin, lipid oxidation, flavor and sensory quality of beef jerky were explored. Results indicate that improving RH decreased the “encrustation” thickness of beef jerky significantly (p < 0.05) as the moisture distributed more evenly shown by magnetic resonance imaging analysis. Microstructure observation showed that the number of gaps between muscle bundles decreased and muscle bundles become plumper at both cores and edges of beef jerky with an increase of RH. Meanwhile, humidification could improve the color quality of beef jerky, decline the content of malondialdehyde (MDA) as well as enhance the flavor of beef jerky. The findings in this work indicate that humidification enhances the quality of beef jerky by alleviating surface encrustation, improving color, reducing lipid oxidation, and enhancing roast drying flavor during HIRD processing.
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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 ».