Can potential for dark cutting be predicted by phenotype? Relationship between sex, carcass characteristics, and the incidence of dark cutting beef
Notice bibliographique
Résumé
Recent research indicated that reduced carcass muscling and weight are associated with beef dark cutting. Existing data from a single farm (44 heifers, 136 steers) from three normal beef quality grades (Canada AAA, AA, A) and the dark cutting grade (Canada B4) (n = 35, 106, 28, and 11, respectively) were used to identify relationships between sex, live animal, and carcass characteristics and the incidence of dark cutting. Categorical modelling showed a trend (P = 0.106) for heifer carcasses to have a greater probability [11.36 ± 4.78% standard error of the mean (SEM)] of dark cutting than carcasses from steers (4.4 ± 1.76% SEM). Mixed model analysis of variance indicated dark cutting heifers weighed less than cattle from normal grades at weaning (P = 0.0229) and slaughter (P = 0.0295). Logistic regression revealed that the probability of each carcass grade occurring was influenced by dry matter intake (DMI) (P = 0.0034), and the probability of dark cutting was lowest (P = 0.0286) in cattle with carcasses greater than 300 kg. Results suggested that cattle at risk of dark cutting may be identified by weight, average daily gain (ADG), and feed intake.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».