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Enregistrement W4402541102 · doi:10.1093/jas/skae234.772

PSVII-21 Impact of low voltage electrical stimulation applied to longissimus thoracis et lumborum and semitendinosus on meat quality and palatability

2024· article· en· W4402541102 sur OpenAlexaff
Ó. López-Campos, Patricia L.A. Leighton, Brady Chabot, Haley Scott, Sophie Zawadski, N. Prieto

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalatabilityLongissimus ThoracisStimulationAnimal scienceMedicineFood scienceChemistryAndrologyBiologyInternal medicineTenderness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low voltage electrical stimulation (LVES, 20-120V) is safer and more cost-effective than high voltage electrical stimulation (HVES). Despite some studies showing positive effects of LVES on meat quality, no studies have evaluated the effects of LVES on meat flavor profile. The objective of this study was to examine the effects of LVES applied directly to the longissimus thoracis et lumborum (LTL) and semitendinosus (ST) muscles on meat quality and flavor profile. Steers [n = 32; 689.2 ± 29.66 kg body weight (BW)] were used. After carcass splitting and randomizing by carcass side, the LTL and ST of one carcass side were stimulated individually with 45 VRMS at 49.83 ± 2.32 min post-mortem using a commercial stimulator. The other carcass side remained unstimulated. The LTL and ST pH were measured at 45 min, 3 h, 3 d and 6 d. At 3 d post-mortem, LT objective color (Minolta L*, a*, b*, hue, chroma) was measured and one steak from LT and ST were collected for cooking losses and shear force analyses. The remaining muscle was weighed, vacuum-packaged, aged until 6 d post-mortem and, subsequently, unpackaged and re-weighed to calculate purge losses. One steak from each muscle was placed in a retail display and objective color at 0 and 4 d (6 and 10 d post-mortem) and drip losses were assessed. Cooking losses and shear force of 6- and 12-d aged steaks from each muscle were measured. Trained panelists evaluated sensory attributes of frozen-thawed 6-d aged longissimus lumborum (LL) and ST steaks. There were stimulation × ageing time interactions for pH in both muscles, as LVES reduced the pH at 3 h but did not affect pH at 3 and 6 d post-mortem (P < 0.001 Figure 1). The LVES did not significantly affect the LT color values at 3 d post-mortem (P > 0.05) or in retail display (P > 0.1, Table 1). In the ST, however, there were stimulation × ageing time interactions for a*, b* and chroma measured in retail display, with stimulation increasing all these values at 0 d, whereas there was no effect on a* and chroma and a lesser increase in b* after 4 d (P < 0.001, Table 1). Regardless of ageing time, LVES increased ST L* (P < 0.05) and hue (P < 0.001) in retail display (Table 1). The LVES did not affect LT and ST drip losses (P > 0.1, Table 1), shear force, descriptive sensory attributes and LT purge losses (P > 0.1), but increased ST purge losses (P < 0.05). The LVES increased burnt aroma (P < 0.05) and umami (P < 0.01) and salty (P = 0.075) tastes and decreased bitter taste (P < 0.01) and green-hay flavor (P < 0.05) in the LL, but did not affect ST flavor (P > 0.1; Table 2). Overall, LVES had muscle-specific effects with improvements in ST retail color and LL flavor profile.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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