Un hombre de Texas fue acusado luego de robar más de 1.700 dólares en pechuga de res de varias tiendas

Armando Salazar fue arrestado luego de que las autoridades descubrieran su modus operandi. El incidente generó reacciones virales en redes sociales

El hombre de Texas arrestado en Buda es acusado de robar USD1.700 en pechuga de res durante el fin de semana. (Buda Police Department)
El hombre de Texas arrestado en Buda es acusado de robar USD1.700 en pechuga de res durante el fin de semana. (Buda Police Department)
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Armando Salazar, un hombre de 51 años residente en Baytown, Texas, fue arrestado y acusado de robar más de $1.700 en pechuga de res durante varios hurtos ocurridos en supermercados del centro de Texas a lo largo de un fin de semana.

El caso ganó una notoriedad inusual en redes sociales debido al enfoque humorístico adoptado por la policía, según informó People.

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El arresto de Salazar se produjo el 6 de diciembre, cuando las autoridades lo localizaron en una sucursal de HEB en la ciudad de Kyle.

El hombre utilizó un modus operandi enfocado en en tiendas de comestibles y carne de alta calidad

Armando Salazar, residente de Baytown, enfrenta cargos de robo menor y permanece bajo custodia con una fianza de USD2.500. (Facebook/Buda Police Department)
Armando Salazar, residente de Baytown, enfrenta cargos de robo menor y permanece bajo custodia con una fianza de USD2.500. (Facebook/Buda Police Department)

De acuerdo con el Departamento de Policía de Buda, citado por People, al detenido se le imputaron cargos de robo por un valor inferior a 2.500 dólares, agravados por la existencia de al menos dos condenas previas. Actualmente permanece bajo custodia, con una fianza establecida en 2.500 dólares.

Según la información publicada por el medio People, la investigación policial determinó que Salazar empleó un método reiterado en cada hurto: todos ocurrieron en tiendas de comestibles y tuvieron como objetivo cortes de carne de alta calidad, especialmente pechuga de res.

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Los establecimientos afectados incluyeron sucursales de HEB y Walmart en Buda, así como comercios en Manor y Austin.

Las autoridades lograron identificar a Salazar momentos antes de cometer otro robo en una tienda

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La policía de Buda identificó un patrón de hurtos de brisket en supermercados locales y alertó a departamentos vecinos. (Imagen Ilustrativa Infobae)

La relación de sucesos llevó al Departamento de Policía de Buda a identificar un patrón delictivo y coordinarse con departamentos policiales de ciudades cercanas.

Tras emitir alertas a las autoridades de la región, los agentes de Kyle ubicaron a Salazar en la tienda de HEB local, presumiendo que planeaba cometer otro robo de carne. Estas acciones policiales permitieron la detención del sospechoso, destacó el medio People en una publicación.

El incidente se volvió viral y provocó reacciones en redes sociales

(Imagen Ilustrativa Infobae)
El caso, denominado "Atropello de la Brisket", ganó notoriedad en redes sociales gracias a publicaciones virales del Departamento de Policía de Buda. (Imagen Ilustrativa Infobae)

La situación alcanzó una nueva dimensión en el ámbito digital cuando la policía de Buda optó por un tono desenfadado en sus comunicados a través de Facebook, denominando el expediente como el “Atropello de la Brisket”.

Mensajes como “¡Capturado el Brisket Captor!” y frases humorísticas sobre los intentos delictivos contribuyeron a la rápida propagación de la noticia y generaron comentarios jocosos en la comunidad, según consignó People.

Registros proporcionados por el Departamento de Policía de Buda, citados por People, revelan que Salazar ya contaba con antecedentes penales por delitos similares. El monto de la fianza coincide con la suma aproximada de lo sustraído, y enfrenta ahora cargos agravados por reincidencia.

La difusión del caso fue acompañada por mensajes de la policía destinados a resaltar el trabajo conjunto entre distintos departamentos y el compromiso de servicio público, dando así cierre a un episodio que unió a diversas unidades bajo el lema de la colaboración.

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