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Enregistrement W4390754688 · doi:10.1021/acs.jafc.3c08470

To What Extent Do Low-Voltage Electrostatic Fields Play a Role in the Physicochemical Properties of Pork during Freezing and Storage?

2024· article· en· W4390754688 sur OpenAlexaff
Guangyu Wu, Chuan Yang, Hengxun Lin, Feifei Hu, Xia Li, Shuangmei Xia, Heather L. Bruce, Bimol C. Roy, Feng Huang, Chunhui Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrostructureCongelationIce crystalsWater holding capacityChemistryCold storageFood scienceBiophysicsBiologyCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-voltage electrostatic fields (LVEF) are recognized as a new technology that can improve the quality of frozen meat. To determine the extent to which LVEF assistance affects the quality of frozen pork for long-term storage, pork was frozen and stored at -18 and -38 °C for up to 5 months. Water-holding capacity, muscle microstructure, and protein properties were investigated after up to 5 months of frozen storage with and without LVEF assistance. In comparison to traditional -18 and -38 °C frozen storage, LVEF treatment inhibited water migration during frozen storage and thawing. As a result, thawing losses were reduced by 15.97% (-18 °C) and 3.38% (-38 °C) in LVEF-assisted compared to conventional freezing methods. LVEF helped to maintain the muscle fiber microstructure and reduce muscle protein denaturation by miniaturizing ice crystal formation by freezing. As a result of this study, LVEF is more suitable for freezing or short-term frozen storage, while a lower temperature plays a more significant role in long-term frozen storage.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,189 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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