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Enregistrement W4402541451 · doi:10.1093/jas/skae234.771

PSVII-20 Effect of starch content in the concentrate of finishing bison on meat nutritional composition, quality, and palatability

2024· article· en· W4402541451 sur OpenAlexaffabout
N. Prieto, Ó. López-Campos, G.B. Penner, Gabriel O Ribeiro, Maite de Almeida, D. Moya

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalatabilityFood scienceComposition (language)StarchBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract According to the Saskatchewan Bison Association, in the last few years producers have not been able to fill the increasing demand for bison meat. Indeed, one of the main challenges faced by the bison industry is their ability to produce a consistent product in a relatively short period of time. Hence, it is necessary to optimize the productivity and profitability of feeding bison calves while ensuring the quality of the end product. This study aimed to evaluate the effects of different starch contents in the concentrate of finishing bison on meat nutritional composition, quality, and palatability. Yearling bison bulls [n = 48; commercial Wood × Plains, 435 ± 13.4 kg body weight (BW)] were homogenously distributed into 12 pens (4 bulls/pen) based on BW, and each pen randomly assigned (n = 6) to receive either a high- [51.4% dry matter basis (DM); n = 24 bison bulls) or moderate-starch (25.8% DM; n = 24 bison bulls) concentrate, alongside free access to water and grass hay bales. After 156 d of feeding, bison bulls were slaughtered in a commercial abattoir in AB, Canada. At 3 d postmortem, color values were measured at the ribeye between the 11 and 12th ribs. Subsequently, striploins from the left carcass sides were collected, weighed, vacuum packaged, and transported under refrigeration conditions to the AAFC-Lacombe Research and Development Centre, AB, Canada. On d 6 of ageing, striploins were unpacked and weighed to measure purge losses, and pH was collected. Subsequently, six 2.5-cm thick steaks were obtained for further nutritional analyses (minerals, cholesterol, vitamin B3, protein, fat, moisture, and fatty acids), shear force, color in retail display for 4 d, and descriptive sensory and flavor profile analyses performed by trained panelists. The dietary starch content did not affect the nutritional composition as well as the pH, 3-d color values, moisture losses, and shear force value of the bison meat (P > 0.1). However, the high-starch concentrate increased the meat luminosity (L*) after 4 d in retail display (P < 0.05) and initial and overall tenderness (P < 0.001), and decreased the amount of perceived connective tissue (P < 0.001). Additionally, spongy and rubbery textures were less frequently found by trained panelists in meat from bison fed a high-starch than a moderate-starch concentrate (P < 0.01 and 0.05, respectively). Regarding meat flavor, the high-starch concentrate decreased salty taste (P < 0.05) and burnt and livery aromas (P = 0.071 and 0.069, respectively) but increased metallic flavor (P < 0.01) and bitter taste (P = 0.076). In conclusion, the starch content in the concentrate of finishing bison did not affect the meat nutritional value. However, some positive effects on meat color and palatability were found when feeding bison a high-starch concentrate.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
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