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O objectivo do estudo será desenvolver um modelo de previsão de vida útil, aplicável tanto para a carne de porco fresca como para a carne de ave fresca. Baseado no crescimento de Pseudomonas sp., o modelo foi desenvolvido a partir da combinação do modelo de Gompertz, como modelo principal e do modelo de Arrhenius, como secundário.
Os parâmetros de crescimento microbianos relevantes para a carne de ave fresca (taxa de crescimento, tempo em que se obtém a taxa de crescimento máxima = ponto de inflexão) serão relacionados com os parâmetros correspondentes para a carne de porco fresca, o que permite o desenvolvimento de um modelo de vida útil comúm. As previsões do modelo de crescimento de Pseudomonas sp., assim como de vida útil, em condições de temperatura dinâmicas coincidiram com as observações obtidas na carne de porco e aves de capoeira fresca (ainda que apenas aconteçam mudanças bruscas de temperatura curtas, com uma duração de menos de 5% do tempo total de armazenamento). Enquanto na carne de porco se produziu uma ligeira sobre-estimativa de vida útil (diferença média entre a vida útil observada e a prevista: -2,7%), os tempos de vida útil para a carne de aves de capoeira foram maioritariamente sub-estimados (diferença média: 11,1%).
Para a sua implementação, há que adaptar o modelo às características do produto e da cadeia de fornecimento. A partir de então, o modelo poderá ser considerado como uma ferramenta eficaz (em combinação com soluções de vigilância de temperatura adequadas) para a melhoria da gestão da qualidade dentro da cadeia de fornecimento e distribuição de carne. A informação previsiva do modelo pode ser utilizada em situações específicas de tomada de decisões, por exemplo, para a optimização da gestão de armazenamento de FIFO (First In-First Out, ou seja, Primeiro a entrar - Primeiro a saír) ou LSFO (Least Shelf life-First Out, ou seja, Menor vida útil-Primeiro a sair).
Stefanie Bruckner, Antonia Albrecht, Brigitte Petersen, Judith Kreyenschmidt. A predictive shelf life model as a tool for the improvement of quality management in pork and poultry chains. Food Control, Volume 29, Issue 2, February 2013, Pages 451–460. Predictive Modelling of Food Quality and Safety. DOI: 10.1016/j.foodcont.2012.05.048
