Determinación de la calidad de carne bovina y la aceptación por parte del consumidor mediante el uso de pruebas con base en infrarrojo cercano

RESUMEN: El objetivo de la presente tesis fue determinar la calidad de la carne bovina y la aceptación por parte del consumidor mediante pruebas con base en infrarrojo cercano. En consecuencia, se obtuvieron 200 muestras del músculo Longissimus thoracis en canales provenientes de novillos (edad y grupo racial), las cuales se dividieron en submuestras para abordar diferentes análisis. Las submuestras se sometieron a la determinación del contenido de grasa, perfil de ácidos grasos y se les tomó una fotografía en dos configuraciones de cámara fotográfica. Así mismo, las muestras fueron sometidas a captura de espectros en infrarrojo cercano para modo reflectancia. En paralelo y con el objeto de evaluar la percepción del consumidor de carne bovina, en la presente tesis se desarrollaron 400 encuestas a consumidores. El desarrollo de los modelos (capítulo 2) de predicción para grasa y perfil de ácidos grasos en la carne bovina con base en NIRS se llevó a cabo comparando modelos PLS vs SVM, con la aplicación o no de algoritmos genéticos (GA) en la selección de longitudes de onda. En este capítulo, se obtuvo un modelo basado en SVM y GA que logró una buena capacidad de predicción y generalización (RPD > 5). Con relación al capítulo tres, se comparó la percepción del consumidor obtenida de la evaluación de dos configuraciones de cámara fotográfica. Estos datos se analizaron mediante modelos mixtos para variables ordinales. Los resultados obtenidos indicaron que la fotografía en configuración automática, alcanza las probabilidades más altas de calificación en las variables de percepción evaluada (grasa visible, color, apariencia general de la carne y disposición a compra). De igual forma, la metodología de evaluación fotográfica logró segmentar el consumidor con base en su preferencia por un alto o bajo contenido de grasa, el color y su disposición a compra. Esta información se utilizó en el capítulo cuatro, en el cual se desarrolló un modelo de predicción con NIRS de la percepción de la carne bovina por parte del consumidor. La percepción de la calidad de la carne bovina se generó empleando modelos de ecuaciones estructurales. Tanto la variable de percepción generada, como sus predecesoras (grasa visible, color, apariencia general y disposición a compra), se sometieron a predicción con infrarrojo cercano empleando modelos de discriminación, basados en PLS. En estos resultados, se obtuvo un modelo capaz de predecir en un 76% la decisión de compra de los consumidores. Por último, con base en modelos de ecuaciones estructurales, se identificó el concepto de calidad de carne bovina y los principales factores intrínsecos y extrínsecos de la carne que participan en su construcción. Así como también, conceptos y creencias del consumidor asociados a la calidad de la carne. En los resultados, se identificó una ausencia de conocimiento en conceptos asociados a la calidad de la carne como es el caso de la maduración; y que las mujeres, personas con edades entre 37 y 55 años y los consumidores con una frecuencia de consumo > 4 veces por semana, son los consumidores de carne bovina con una mayor valoración del concepto de calidad de la carne.

ABSTRACT: The objective of this thesis was to determine the beef quality and consumer acceptance using near-infrared. Consequently, 200 samples of the Longissimus thoracis muscle were obtained from steers and then divided into subsamples to conducted different analyzes. The subsamples were subjected to the determination of the fat content, fatty acid profile, and also photographs were taken in two camera configurations. Likewise, the samples were subjected to near-infrared spectra capture for reflectance mode. In parallel and in order to assess the consumer's perception of beef quality, in this thesis, 400 consumer surveys were performed. The development of prediction models (Chapter 2) for fat and fatty acid profile inbeef based on NIRS was conducted by comparing PLS vs. SVM models. These models were compared with or without the application of genetic algorithms (GA) in the selected wavelengths. In this chapter, a model based on SVM and GA was developed and achieved good predictability and generalizability (RPD> 5). About chapter three, the consumer's perception obtained from the evaluation of two camera configurations was compared. These data were analyzed using mixed models for ordinal variables. The results obtained indicated that photography in automatic setting reaches the greatest probability of qualification in the variables of evaluated perception (visible fat, color, the general appearance of the meat, and willingness to buy). Similarly, the photographic evaluation methodology achieved to segment the consumer based on their preference for high or low-fat content, color, and willingness to buy. This information was used in Chapter Four, in which a NIRS prediction model of consumer perception of beef was developed. The beef quality perception was generated using structural equation models. Both the generated perception variable and its predecessors (visible fat, color, general appearance, and willingness to buy) were subjected to near-infrared prediction using discrimination models, based on PLS. In these results, a model prediction was obtained, which predicted the purchase decision of consumers by 76%. Finally, based on structural equation models, the concept of beef quality and the main intrinsic and extrinsic factors of meat that participate in its construction were identified—likewise, consumer concepts and beliefs associated with meat quality. In the results, an absence of knowledge in concepts associated with beef quality was identified, such as beef aging; and women between 37 and 55 years of age and consumers with a frequency of consumption > 4 times per week, are the consumers of beef with a higher appreciation of the concept of beef quality.

Doctorado

Doctor en Ciencias Animales