Comparing the Canadian pork lean yields and grading indexes predicted from grading methods based on Destron and Hennessy probe measurements
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, actual grading methods based on Destron (DPG) and Hennessy (HGP) probe measurements were approved in 1994. This study was undertaken to verify if both grading methods predict similar lean yields and grading indexes in actual pork carcasses. Data from the following four databases were used, and included hot carcass weight, and backfat and muscle depths as measured by both probes: 1281 carcasses from the 1992 National Cutout, 495 and 76 carcasses from 1997 and 1998 Fédération des Producteurs de Porc du Québec studies respectively, and 266 from a 1999 Agriculture and Agri-Food Canada study. Probes were inserted alternatively at the Canadian grading site. Grading indexes were assigned from a 1999 official grid. For the four studied databases, the HGP-DPG lean yields were different from zero (P < 0.0001) with values of 0.33, 0.35, 0.36 and 0.18%, chronologically. The HGP-DPG grading indexes were also different from zero with values of 0.51 (P < 0.0001), 0.36 (P < 0.0001) and 0.50 (P < 0.0001), 0.21 (P < 0.09), respectively. The slope between lean yields and indexes were different from one, indicating that the underestimation of lean yields and indexes by the DPG method increased with carcass leanness. Key words: Pork, Hennessy, Destron, probes, lean yield, prediction
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».