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Enregistrement W2154688819 · doi:10.5539/jfr.v3n6p124

Effect of Fermented Winery By-Product Supplemented Rations on the Temperament and Meat Quality of Angus-Hereford X Steers During Feeding in a British Columbia Feedlot

2014· article· en· W2154688819 sur OpenAlexaffvenueabout
Paul E. Moote, John S. Church, K. S. Schwartzkopf-Genswein, Jonathan D. Van Hamme

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeedlotAnimal scienceBeef cattleWineryFood scienceTendernessBiologyChemistryWine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Novel value-added beef products provide improved product differentiation within the beef marketplace. This study evaluated the impacts of supplementing feeds with fermented winery by-products (WB) to produce the novel beef product labeled by industry as “wine-finished beef”. To evaluate the impact of this feed, a total of 69 Angus-Hereford X steers were placed in four pens (n=18,17,17,17), one replicate pen per treatment, and fed finishing rations containing equal amounts of either 6-7% WB or 6-7% water (Control; C) over a 143 day feeding period. Dietary treatments were not significantly different with respect to energy or chemical contents (P > 0.05). Interestingly, the average daily gains (ADG; kg*d-1) of cattle did not differ between diets (P > 0.05); however, the ADG of all beef cattle changed over the feeding period (P < 0.0041). Cattle temperament, evaluated by measuring their flight speed, changed over time (P = 0.0097), but not between diets (P = 0.6938). Meat quality attributes including chemical, colour, and tenderness properties did not differ (P > 0.05) between diets with the exception of ground steak, which was darker (P = 0.0477) in cattle fed WB compared to C supplemented feeds, respectively. Supplementing cattle feeds with WB provides a new marketing stream for beef products with no observed differences to cattle behaviour, animal gains or meat tenderness.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,266 · 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
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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