Natural Additives for Sustainable Meat Preservation: Salicornia ramosissima and Acerola Extract in Mertolenga D.O.P. Meat
Notice bibliographique
Résumé
The search for natural additives from underutilized halophytes and fruit by-products aligns with circular economy principles, addressing consumer demand for healthier and more sustainable alternatives to salt and synthetic antioxidants in foods. Salicornia ramosissima, a halophytic plant rich in minerals, and Malpighia emarginata (acerola), a fruit rich in bioactive compounds, were selected for their potential to enhance meat preservation while reducing reliance on conventional salt and chemical additives. This study evaluated the effects of replacing salt with S. ramosissima powder (1% and 2%) and adding acerola extract (0.3%) in Mertolenga D.O.P. beef hamburgers. Control, 1% salt, acerola, and salicornia formulations were analyzed over 10 days for the following: (1) microbial counts (mesophiles, psychrotrophics, Enterobacteriaceae, Pseudomonas spp., Brochothrix thermosphacta, lactic acid bacteria, fungi, Salmonella spp., and E. coli); (2) physicochemical parameters (pH, aw, and CIE-Lab color); and (3) sensory attributes (odor, color, and freshness). Higher Salicornia concentrations negatively affected color (lower a* values) and sensory perception (darker appearance). Acerola extract improved color stability and delayed the development of off-odors, contributing to higher freshness scores throughout storage. No significant differences in microbial counts were observed between treatments. Overall, acerola and low-dose Salicornia showed potential as natural ingredients for meat preservation, with minimal impact on physicochemical and microbiological quality. These findings support the use of halophytes and fruit extracts in sustainable meat preservation strategies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».