Natural Additives for Sustainable Meat Preservation: Salicornia ramosissima and Acerola Extract in Mertolenga D.O.P. Meat
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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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle