Accuracy of real-time ultrasound measurements of total tissue, fat, and muscle depths at different measuring sites in lamb1
Notice bibliographique
Résumé
Accuracy of live ultrasound measurements to evaluate the total tissue depth (GR), as well as fat and LM depths at different scanning sites, was studied in 96 purebred Suffolk and Dorset lambs of both sexes slaughtered between 36 and 54 kg of BW. Before slaughter, 7 real-time ultrasound measurements were taken on lambs: fat and LM depths between the 12th and 13th ribs (transverse) and between the 3rd and 4th lumbar vertebrae (transverse and longitudinal), and GR. After slaughter, the measurements equivalent to ultrasound measurements were taken on digitized images of the cuts on the left half carcass of each lamb. Ultrasound GR and fat depth measurements were closely correlated with the corresponding carcass measurements (0.76 < or = r < or = 0.81). Ultrasound GR measurement exhibited a large error of central tendency, but the level of error due to the disturbance (ED) was comparable with fat depth measurements (ED = 8.5%; residual SD = 2.24 mm; CV of residuals = 9.5%). Ultrasound fat depth measurements were more accurate between the 12th and 13th ribs (error due to regression = 1.20; ED = 0.82) than between the 3rd and 4th lumbar vertebrae (error due to regression = 5.58 and 5.4; ED = 1.10 and 0.93, transverse and longitudinal, respectively), mainly due to image interpretation errors in the lumbar region. Measurements of LM depth demonstrated low variability in the population under study (SD = 2.6 mm), and these ultrasound measurements showed low correlation with the corresponding carcass measurements (0.34 < or = r < or = 0.43). The results of this study demonstrated that ultrasound measurements were more accurate for evaluating fat depth and the GR measurements than for estimating LM depths. Ultrasound GR measurement is a promising measurement, especially where carcass grading systems are based on this carcass measurement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».