Vascular rinsing and chilling carcasses improves meat quality and food safety: a review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
technology (RCT) entails rinsing the vasculature using a chilled isotonic solution (3°C; 98.5% water and a blend of dextrose, maltose, and sodium phosphates) to rinse out the residual blood from the carcass. Infusion of pre-chilled solutions into intact animal carcasses immediately upon exsanguination is advantageous in terms of lowering the internal muscle temperature and accelerating chilling. This technology is primarily used for purposes of effective blood removal, favorable pH decline, and efficient carcass chilling, all of which improve meat quality and safety. Although RCT solution contains some substrates, the pre-rigor muscle is still physiologically active at the time of early postmortem and vascular rinsing. Consequently, these substrates are fully metabolized by the muscle, leaving no detectable residues in meat. The technology has been commercially approved and in continuous use since 2000 in the United States and since 1997 in Australia. As of January 2022, 23 plants have implemented RCT among the 5 countries (Australia, US, Canada, New Zealand, and Japan) that have evaluated and approved RCT. All plants are operating under sound Sanitation Standard Operation Procedures (SSOP) and a sound Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP) program. No food safety issues have been reported associated with the use of this technology. RCT has been adapted by the meat industry to improve product safety and meat quality while improving economic performance. Therefore, this review summarizes highlights of how RCT technically works on a variety of animal types (beef, bison, pork, and lamb).
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.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle