Predicción de ternura de la carne de res mediante una combinación de métodos estadísticos: quimiometría y aprendizaje supervisado para gestionar datos integrados de granja a carne
Autores: Gagaoua, Mohammed; Monteils, Valérie; Couvreur, Sébastien; Picard, Brigitte
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Tecnología e Industria de alimentos
Subcategoría
Producción de alimentos
Palabras clave
Metadatos
Quimiometría
Aprendizaje supervisado
Terneza de la carne de res
WBSF
árbol de decisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Este ensayo tuvo como objetivo integrar metadatos que se distribuyen a lo largo del continuo de la granja al tenedor de 110 vacas de Maine-Anjou de Denominación de Origen Protegida (PDO) y combinar dos enfoques estadísticos que son la quimiometría y el aprendizaje supervisado; para identificar los posibles predictores de la terneza de la carne de res analizada utilizando la fuerza de corte instrumental Warner-Bratzler Shear (WBSF).
Descripción
Este ensayo tuvo como objetivo integrar metadatos que se distribuyen a lo largo del continuo de la granja al tenedor de 110 vacas de Maine-Anjou de Denominación de Origen Protegida (PDO) y combinar dos enfoques estadísticos que son la quimiometría y el aprendizaje supervisado; para identificar los posibles predictores de la terneza de la carne de res analizada utilizando la fuerza de corte instrumental Warner-Bratzler Shear (WBSF).