Effects of Pea Protein-Based Edible Film on the Shelf-Life of Pork Loin Coated with Cricket Powder
Notice bibliographique
Résumé
Meat is easily spoiled due to high protein and water content. Therefore, this experiment evaluated the effects of pea protein-based (PP) edible film on the shelf-life of pork loin coated with cricket powder. Pork loin portions coated with 2% CP were packed under six edible film treatments: 1) control, 2) PVC, 3) GG (0% PP), 4) 1% PP, 5) 3% PP, and 6) 5% PP. Each treatment was prepared and stored at 3°C for 9 days. All treatments were evaluated for physicochemical (pH, water activity, moisture, ash content, color, and lipid oxidation) and microbiological analysis (AH, Staphylococcus spp., E. coli, Enterobacteriaceae, and Salmonella spp.). The results showed that treatment packed with 5% PP had the lowest (p<0.05) moisture content at 65.46%, and the highest ash content at 1.41% on day 9. Treatments coated with CP and packed with PP edible films had significantly (p<0.05) lower L*, higher a* and b* values. On day 5, samples packed with GG had the lowest AH of 3.56 log CFU/g on day 1 and 6.25 log CFU/g. No E. coli, Enterobacteriaceae, and Salmonella spp. were observed during 9-day storage. In both experiments, samples with 2% CP and packed with pea protein-based edible films increased redness values, decreased lipid oxidation, and decreased aerobic heterotrophs counts compared to the control treatment. Thus, our results suggest that the combination of adding cricket powder and packed with pea protein-based edible film can be used as a biodegradable material to promote sustainability, enhance meat color, decrease undesirable microorganism growth, and prolong shelf-life of pork loin.
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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 ».