Short Communication: The Pre-transport management of antemortem stress in cattle: Impact on carcass yield
Notice bibliographique
Résumé
Grumpelt, B., Hoffer, W., Curie, O., Jones, O., Jones, K., Kimmel, D., McDonald, B., Paterson, R. and Schaefer, A. 2015. Short Communication:The Pre-transport management of antemortem stress in cattle: Impact on carcass yield. Can. J. Anim. Sci. 95: 557–560. Transport and handling of cattle can have a significant impact on carcass weight loss. The purpose of the present study was to examine the effect of providing pre-transport nutritional therapy containing selective amino acids, electrolytes and an energy source, on carcass weight loss. One hundred and ninety British crossbred steers averaging 611 kg were used in the study. The treatment cattle received 1 kg of a nutritional supplement top dressed onto their normal silage diet 24 h prior to transport. Following a 1-h transport period the cattle were processed at a federally inspected beef plant and both hot and cold carcass yield as well as yield grade and quality grade were assessed. Cattle provided with pre-transport nutritional therapy demonstrated a reduction in percentage live weight loss (P<0.01) as well as 1.2% greater hot carcass yield as a proportion of pre-treatment farm weight (P<0.01). The data suggest the use of nutritional support pre-transport is beneficial to carcass yield.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».