La revue Viandes et produits carnés

La revue française de la recherche en viandes et produits carnés  ISSN  2555-8560

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 PROCESS ET TECHNOLOGIES

 
 

De nouveaux capteurs pour maitriser la qualité des viandes de porc

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De nouveaux capteurs utilisables en abattoir et en transformation pour mieux mesurer la composition des carcasses de porc et caractériser la qualité technologique des viandes

La filière porc dispose dorénavant de nouveaux outils pour mesurer la composition des carcasses et contrôler la qualité technologiques des produits à divers stades de transformation ; la maturité de ces technologie est examinée au regard des tests effectuées à l’échelle pilote et industrielle.

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I. LE CONTEXTE DE LA FILIERE PORC

Les viandes de porc ont deux débouchés majeurs, la consommation en viandes, fraiches et élaborées et la consommation sous forme de charcuteries et salaisons. Pour être performante, la filière porcine doit inciter la production à élever les animaux dont les viandes sont recherchées par ces différents débouchés.
Les abattoirs détiennent une position stratégique au centre de la filière porcine puisqu’ils font le lien économique et qualitatif entre les attentes des marchés et la production de l’élevage.
Le lien économique avec les éleveurs se fait par la distribution de plus-values incitatives basées sur la composition en maigre et le poids des carcasses. Le lien qualitatif se fait avec le maillon transformation par des mesures prédictives de la qualité des viandes pour la cuisson et à la transformation.
Dans les deux cas, la capacité pour l’abattoir à objectiver la composition et la qualité technologique des viandes est déterminante. Elle permet de  remonter les besoins de l’aval vers la production porcine française, et sont pris en compte dans les axes d’amélioration génétiques. Les technologies nouvelles, éprouvées dans d’autres secteurs industriels, apparaissent dans l’industrie de la viande et sont expérimentées dans plusieurs directions.

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Exsudation de la viande de dromadaire

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Etude préliminaire de l’exsudation de la viande caméline chez le dromadaire algérien de la population sahraoui

Une enquête menée auprès de bouchers de la wilaya de Ouargla (Sud-Est Algérien) a révélé leur volonté de vendre la viande de dromadaire rapidement pour éviter le problème d’exsudation. Notre étude préliminaire a pour but de caractériser quelques paramètres de la qualité de la viande du dromadaire Sahraoui (la population la plus dominante dans le Sud-Est Algérien) tout en essayant d’investiguer de près le problème de l’exsudation par le suivi de quelques paramètres technologiques.

dromadaire

INTRODUCTION

L’insuffisance de la production animale que connait l’Algérie ces dernières années est due à l’augmentation de la demande, aux changements climatiques et à la diminution des ressources fourragères. Face à ces contraintes, l’élevage camelin, bien que marginal, peut présenter un atout considérable pour le développement durable du pays.
L’Algérie est classée parmi les pays dont l’effectif camelin connait une croissance élevée récente (Faye, 2013). Ceci s’explique probablement par les stratégies adoptées pour le soutien et le développement de l’espèce cameline depuis la fin des années 1990. Selon les estimations de la FAO, l’effectif camelin a atteint 315 000 têtes en 2011, classant de ce fait l’Algérie au 14ème rang mondial (FAOstat, 2013). L’espèce cameline présente en Algérie est le Camelus dromedarius (chameau à une bosse). C’est l’animal qui s’adapte mieux que n’importe quel autre animal aux conditions désertiques. Concentré à 80% dans les régions sahariennes, le dromadaire algérien est distribué dans trois principales aires d’élevage, à savoir, le Sud-Est, le Sud-Ouest et l’extrême Sud (Ben Aissa, 1989).
Le cheptel camelin algérien est constitué de plusieurs populations (races ou phénotypes). La population Sahraoui présente des rendements en carcasse plus intéressants que les autres. Pour exemple, l’âge à l’abattage présentant les rendements les plus élevés est de 7 – 9 ans chez la population Targui alors qu’il n’est que de 5 – 6 ans chez le Sahraoui (Adamou, 2009). L’élevage camelin algérien est surtout orienté vers la production de viande, et est, à ce titre considéré comme un pourvoyeur essentiel en protéines animales pour la population saharienne (Adamou, 2009 ; Faye, 2009 ; Senoussi, 2012).

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La classification des carcasses porcines en utilisant différentes méthodes d’analyse statistique

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Prédiction de la composition de la carcasse de porc et de ses pièces principales par différentes méthodes statistiques dont la régression linéaire, k plus proches voisins et processus gaussiens

Le rendement en viande est le critère de qualité le plus utilisé dans les systèmes de classification de carcasses de porc. Toutefois, la composition des pièces primaires est essentielle à la détermination de la valeur économique des carcasses. Différentes méthodes statistiques ont été évaluées pour prédire le rendement en viande et la valeur commerciale des carcasses à l’aide des mesures traditionnelles d’épaisseur du gras et du muscle dorsal.

Sonde Destron PG-100

INTRODUCTION

Un des principaux objectifs d’un système de classement des carcasses est d'assurer la transparence au niveau de la mise en marché. L'évaluation de la composition des carcasses et leur classement est utilisée pour établir leur valeur commerciale, ce qui est important pour les producteurs et les transformateurs de porc (Cross & Savell, 1994; Olsen et al., 2007). Le rendement en maigre (RM) est le critère de qualité le plus utilisé dans les systèmes de classification de carcasses de porc (Pomar et al., 2008). Toutefois, le poids et la composition des pièces principales sont essentiels pour estimer la valeur commerciale de la carcasse (Marcoux et al., 2007). L’épaisseur du gras et du muscle dorsal sont les variables les plus utilisées pour prédire le RM à l’aide d’équations de régression (LR).
L'apprentissage automatique est une discipline visant au développement de modèles qui permettront à la machine d’évoluer par apprentissage et ainsi de remplir des tâches qu'il est difficile ou impossible de remplir par des moyens algorithmiques plus classiques. La méthode des k plus proches voisins (kNN) est l'un des algorithmes les plus élémentaires de classification, où l'algorithme prédit la cible souhaitée d'un exemple donné en utilisant les informations des k exemples les plus similaires. Le processus gaussien (GP) permet d'exprimer a priori la forme de la fonction prédictive (inconnue) que nous essayons de découvrir. Les méthodes kNN et GP peuvent ainsi être exploitées pour prédire le RM, car ils permettent d’établir les relations linéaires et non linéaires entre plusieurs variables d’intérêt simultanément. Le kNN et GP avec des noyaux non linéaires estiment les variables d'intérêt de la carcasse en identifiant les carcasses de la base de données (bibliothèque) les plus proches ainsi évitant l'utilisation d'une équation de prédiction pour chaque attribut.

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