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Enregistrement W1945502006 · doi:10.4141/cjas2013-136

Effects of transport time and location within truck on skin bruises and meat quality of market weight pigs in two seasons

2013· article· en· W1945502006 sur OpenAlexafffundvenue
Marina Bergoli Scheeren, H. W. Gonyou, Jennifer Brown, A. V. Weschenfelder, L. Faucitano

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversité LavalGenome PrairieAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBruiseAnimal scienceBiologyMedicineSurgery

Résumé

Scheeren, M. B., Gonyou, H. W., Brown, J., Weschenfelder, A. V. and Faucitano, L. 2014. Effects of transport time and location within truck on skin bruises and meat quality of market weight pigs in two seasons. Can. J. Anim. Sci. 94: 71–78. The effects of season (winter vs. summer), transport time (T: 6, 12 and 18 h) and truck compartment (C) on skin bruise score and meat quality were evaluated in 384 pigs distributed across the top front (C1), top back (C4), middle front (C5) and bottom rear (C10) compartments. Bruise score was higher (P=0.01) in winter than in summer. A T×C interaction was found for pH u value in the longissimus thoracis (LT) muscle and for drip loss in the LT and semimembranosus (SM) muscles, with higher (P<0.001) pH u being recorded in the LT muscle and lower drip loss in the LT and SM muscles (P<0.001 and P=0.01, respectively) of pigs located in C10 following 18 h of transport. In summer, higher (P=0.03) pH u values were found in the LT muscle of pigs transported in C4 and lower drip loss in the LT and SM muscles (P=0.04 and P=0.03, respectively) of pigs located in C10. The results of this study suggest that, while skin bruises are only affected by season, the effects of longer transport time and winter temperatures on meat quality can be aggravated by the compartment location.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Animal science study of pig transport conditions and meat quality.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

This studies pig transport conditions and meat quality, not research itself.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Animal science study of pig transport effects on bruises and meat quality.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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