Omics Approaches to Meat Quality Management
Notice bibliographique
Résumé
Meat quality is not one single value, but encompasses a diverse array of characteristics relating to eating quality, nutritional level, and technological performance; broader denitions can also include safety aspects. For the consumer, sensory characteristics including appearance, color, and palatability (tenderness, texture, juiciness, and ¯avor) are key (McIlveen and Buchanan 2001, Verbeke et al. 2009), while nutritive aspects include composition, protein content, fatty acid prole, and mineral level (Leheska et al. 2008, Scollan et al. 2005). In terms of sensory acceptability, which attribute is most important depends on geographic location (Aaslyng et al. 2007), but tenderness is usually considered the biggest driver (Aaslyng 2009). When most products are tender, juiciness and ¯ avor play bigger roles in liking (Miller et al. 2001). The technological aspects of quality center round the ability of muscle to interact with processing conditions to produce optimal fresh and processed products. The ability of the muscle to bind water, the pH in the early postmortem period, and the ultimate post-rigor pH are valuable indicators of technological performance (Poso and Puolanne 2005).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 ».