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Enregistrement W2075326822 · doi:10.2298/bah0402059p

Variability of traits of growth and quality of pig carcass sides: Effect of the breed and sex

2004· article· en· W2075326822 sur OpenAlexaboutno aff
Milovan Pusic, M. Petrović

Notice bibliographique

RevueBiotechnology in Animal Husbandry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedSireLoinAnimal scienceBiologyCarcass weightLarge whiteBody weightVeterinary medicineMedicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investigation of the phenotypic variability of traits of growth and carcass quality was carried out on 865 fatteners (394 female animals and 461 male castrated heads) originating from 29 sires (9 breeds-crossbreds: SL- Swedish Landrace, VJ- Large White, KL - Canadian Landrace, KJ - Canadian Yorkshire D - Duroc, KD - Canadian Duroc, H - Hempshire, Hempshire x Duroc, Pietrain x Duroc) and 197 dams ( pure breed, two and three breed crosses). Investigation included following traits: age at slaughtering (UK), body mass at slaughtering (TMK), daily gain of body mass during life cycle (ZDP), mass of warm carcass sides (MTP), daily gain of carcass sides (DPP) quantity and content of meat in carcass sides (UKMP, USMP - according to Regulations,1985), total mass and ratio of leg+shoulder+loin (UMFO, UFO). Obtained results were processed using several models (Harvey, 1990) which included sire breed, dam breed, sex, age at slaughtering or mass of warm carcass (regression effect). Traits TMK, MTP, ZDP and DPP were regressed to average age at slaughtering (UK=224 days), and remaining traits to average mass of warm carcass sides (MTP=91,98 kg) All investigated traits varied under the influence of sire breed (P<0,01), however not under the influence of dam breed except UKMP and USMP (P<0,05, table 2). Statistically highly significant differences were determined in regard to average values of all traits between female animals and male castrated heads (P<0,01). All traits of carcass quality dependen on the mass of warm carcass sides (P<0,01). Greater body mass at slaughtering and same average age was determined for offspring of boars of following breeds: KD - Canadian Duroc, KL - Canadian Landrace, D - Duroc and KJ - Canadian Yorkshire since their growth was more intensive compared to average values of al other investigated fatteners. Offspring of boars of SL - Swedish Landrace, KL - Canadian Landrace and KD Canadian Duroc breeds had more meat in warm carcass sides (42,14 to 43,37%) compared to the general average (41,95%) determined for all investigated pure breed fatteners, as well as two, three and four breed crosses. The lowest quantity and content of meat was determined for offspring of Large White boars (37,65 kg and 41,01%). Gilts had lower ZDP and DPP and higher UKMP, USMP, UMFO and UFO compared to male castrated heads (table 4).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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