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Enregistrement W2135472560 · doi:10.4995/wrs.1996.281

DIALLEL CROSSBREEDING EXPERIMENT IN DANISH AND HUNGARIAN MEAT RABBITS 2. QUALITY EVALUATION, DISSECTION, AND CHEMICAL ANALYSIS OF CARCASSES

2010· article· en· W2135472560 sur OpenAlexaff
Ν. E. Jensen, Jens Fog Jensen, Zsolt Szendrő, Peter Sørensen

Notice bibliographique

RevueWorld Rabbit Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRabbits: Nutrition, Reproduction, Health
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesBiologyArtAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'essai a porté sur le croisement diallèle de deux lapins de races à viande : le Danois Blanc (D) issu d'un croisement à trois voies entre trois lignées provenant du Danish lnstitute of Animal Science et le lapin Pannon White (H) issu d'une race synthétique provenant de la Pannon Agricultural University (Hongrie), essai qui fut mené simultanément dans les deux lieux d'origine. Dans les quatre combinaisons : DD, DH, HD et HH le mâle est nommé en premier. De 176 à 285 lapins ont été sacrifiés par génotype. Le poids moyen toutes carcasses confondues est de 1650g. La plus grande longueur de carcasse (35,7 cm vs 35,0 à 35,2 cm) a été enregistrée dans le lot HD. Le plus fort rendement à l'abattage appartient au lot DH, mais les écarts ne sont pas significatifs. Pour le rendement en viande et la conformation des carcasses le lot HD obtient la meilleure note avec 7,5 points/10. Le lot DD obtient 7,46 points et les deux lots DH et HH obtiennent 7,36 et 7,34 points respectivement. La meilleure note sur 5 concemant la cuisse appartient aux lots DD et HD (3,77 et 3,76 vs 3,68 et 3,63; P<0.01). Concemant la découpe, le pourcentage de la partie avant n'est pas significativement différent entre les quatre lots. Les carcasses mâles ont un pourcentage de la partie avant significativement supérieur a celui des carcasses femelles : 21,45 vs 20,9%. Pour le râble on obtient le contraire (35,8% pour les mâles et 36,8 % pour les femelles) tandis qu'il n'y a pas de différence significative entre les sexes pour la partie arrière de la carcasse. Donc l'anatomie semble différente selon le sexe. Le pourcentage du poids de la carcasse représentée par le muscle Longissimus dorsi est significativement plus élevé dans le lot HD que dans les autres lots. Il est le plus faible dans le lot DD : 10,1 %, et de 11,0 et 10,6 % pour les lots HH et DH respectivement. Le pourcentage de viande dégraissée est significativement plus élevé dans les lots HD et DD que dans les lots DH et HH. Les carcasses femelles sont significativement plus grasses que les carcasses mâles: 10,10 et 8,89 % respectivement. Pour les carcasses femelles il y a une corrélation hautement significative entre la quantité de graisse évaluée et le % de gras réellement analysé (r = 0,54***). Pour les carcasses mâles la corrélation est plus faible et non significative, r = 0,12. La corrélation entre le poids de la carcasse et les scores de rendement en viande est hautement significative, r = 0,64*** et 0,63*** entre mâles et femelles, mais entre le % de protéines et le poids de la carcasse la corrélation est négative et non significative. L'appréciation visuelle du rendement en viande/conformation a été, dans cette étude, très influencé par le poids de la carcasse, et lié au contenu en graisse seulement pour les carcasses femlles. Des différence significatives entre lots ont été trouvées concemant Longissimus dorsi (longueur et poids relatif) ainsi que pour la viande dégraissée.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2010
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