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Enregistrement W4306362273 · doi:10.3390/ani12202766

Quality and Processability of Modern Poultry Meat

2022· review· en· W4306362273 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésPoultry farmingMeat packing industryFood processingQuality (philosophy)Agricultural scienceBusinessPoultry meatProduction (economics)Consumer demandBiotechnologyCommerceAgricultural economicsBiologyFood scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The poultry meat industry has gone through many changes. It moved from growing dual-purpose birds (meat and egg production) taking ~110 days to reach 1.2 kg 100 years ago, to developing specialized meat breeds that grow to 2.5 kg within ~40 days. It also moved from selling ~80% whole birds to mostly selling cut up and further processed products in the Western world. This necessitated building large, centralized processing plants, capable of processing 15,000 birds per hr on a single line (60 years ago only 2500), that require higher bird uniformity (size, color, texture). Furthermore, consumer demand for convenient products resulted in introducing many cut-up fresh poultry (some companies have 500 SKU) and further processed products (chicken nuggets did not exist 50 years ago). Those developments were possible due to advancements in genetics, nutrition, medicine, and engineering at the farm and processing plant levels. Challenges keep on coming and today a rise in myopathies (e.g., so called woody breast, white striping, spaghetti meat), requires solutions from breeders, farmers, and processing plants, as more automation also requires more uniformity. This review focuses on the changes and challenges to the processing industry segment required to keep supplying high quality poultry to the individual consumer.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,268
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,115 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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