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Enregistrement W2160445283 · doi:10.5539/jfr.v4n6p48

Meat Quality in Katahdin Lamb Terminal Crosses Treated with Zilpaterol Hydrochloride

2015· article· en· W2160445283 sur OpenAlexvenueno aff
José A. Partida, Tania A. Casaya, M.S. Rubio, R.D. Méndez

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePharmacological Effects and Assays
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceBreedChemistrySireBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The effect of Zilpaterol hydrochloride (ZH) supplementation (0 <em>vs.</em> 0.15 mg/kg live weight) on the meat quality was evaluated in Katahdin x Charollais (32 KCh) and Katahdin x Dorper (28 KD) crosses. Lambs were fed a totally mixed ration with 14% crude protein (CP) and 2.9 Mcal EM/kg DM. Data were analyzed using a completely randomized 2 x 2 factorial design: 2 genotypes (KCh and KD) and 2 ZH levels (0 and 0.15 mg/kg live weight). No interaction was found between ZH and the genotypes. The breed of the sire (BS) did not affect most of the meat traits, only KCh crosses had higher color values (L* = 34.0±0.6 <em>vs.</em> 35.6±0.6; a* = 13.4±0.3 <em>vs.</em> 14.9±0.4; b* = 5.6±0.3 <em>vs.</em> 6.6±0.4; h* = 20.8±0.9 <em>vs.</em> 23.0±0.09; C* = 14.7±0.4 <em>vs.</em> 16.4±0.5), more fat (11.2±0.5 <em>vs.</em> 11.9±0.5) and less protein (21.3±0.1 <em>vs. </em>21.8±0.0) than KD. ZH meat had lower values (P < 0.001) than meat from the control animals: L* (31.9±0.6 <em>vs.</em> 37.7±0.6), a* (12.9±0.4 <em>vs.</em> 15.5±0.4), h* (15.1±0.9 <em>vs.</em> 28.6±0.9) and C* (13.5±0.5 <em>vs.</em> 17.7±0.8). ZH increased shear force on meat (5.4±0.2 <em>vs.</em> 3.7±0.2 kgf), and produced less fat (9.7±0.5 <em>vs.</em> 12.5±0.5%) and bone (23.2±0.3 <em>vs.</em> 24.6±0.2%), but more muscle (65.8±0.5 <em>vs.</em> 61.2±0.4%). Zilpaterol hydrochloride use in lamb production caused leaner yield and more protein retention, at the expense of reducing meat sensory qualities.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2015
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