81 Meat Options for Dinner: the Road Less Travelled (Bison edition)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Consumers expect selection in almost every category of purchase including protein from meat sources. There are a variety of meats consumed worldwide with sustained marketing efforts for many species. This presentation will serve as an introduction to the topic of meat proteins from novel species, consumption trends and importance of understanding characteristics of specific meats. Bison, goat, ostrich, elk, deer, yak, water buffalo, horse, donkey, rabbit, wild boar, deer, alligator and llama are all consumed in various quantities in different parts of the world. Understanding reasons for meat selection and the many factors that can impact meat quality can help align production and marketing decisions for optimal consumer satisfaction. Animal genetics, feed, pre-slaughter handling and transport, proper stunning, carcass chilling, cold chain continuity and preparation of the meat can all influence the end eating experience. Research into meat characteristics of various species supports marketing efforts and puts integrity on nutritional claims. An example of this is bison meat marketing which promotes a lean, healthy meat raised on sustainable production systems in Canada and the USA with a rich history behind it. Nutritional analysis of bison meat and production research helps support these claims. Investigation into characteristics of meat from several species throughout the world could broaden opportunities for successfully marketing them as niche products.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,437 | 0,189 |
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 ».