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Enregistrement W4405379226 · doi:10.4314/sajas.v54i1.07

Natural additives as a source of antioxidants improve lipid oxidation, antioxidant activity, and shelf-life of beef

2024· article· en· W4405379226 sur OpenAlexaff
Mariana Garcia Ornaghi, Rodrigo Augusto Cortêz Passetti, Melina Aparecida Plastina Cardoso, Ana Carolina Pelaes Vital, Rodolpho Martin do Prado, Ana Guerrero, Diogo Francisco Rossoni, Ivanor Nunes do Prado

Notice bibliographique

RevueSouth African Journal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésLipid oxidationAntioxidantFood scienceEugenolABTSDPPHTBARSShelf lifeChemistryFeedlotThymolBiologyLipid peroxidationEssential oilAnimal scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forty young bulls were finished in feedlot with diets that contained different dosages of a combination of several natural additives (NA), i.e., clove essential oil, cashew and castor oil, and rumenprotected eugenol, vanillin, and thymol. The animals were randomized in five diets containing four different inclusion levels of NA and a control diet (n = 8 animals per treatment): basal diet without NA (CON); NA15 = 1500 mg/day; NA30 = 3000 mg/day; NA45 = 4500 mg/day, and NA60 = basal diet with 6000 mg/day of the natural additives blend. Colour, antioxidant activity (DPPH, ABTS and FRAP assays), lipid oxidation, and visual acceptability were evaluated through display (until 14 d in vacuum or film packages). Both factors (diet and display) affected all parameters evaluated. The highest dosage, NA60, was able to improve the antioxidant potential, decreasing beef oxidation to produce a higher visual acceptability. The results of this research provide evidence that NA included in the diet of beef cattle can improve overall meat quality and extend shelf-life, thus, providing higher visual acceptability through the colour perception of consumers.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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