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Enregistrement W2179289025 · doi:10.4141/cjas2012-112

Canadian beef tenderness survey: 2001–2011

2013· article· en· W2179289025 sur OpenAlexafffundvenueabout
M. Juárez, I. L. Larsen, Mark D. Klassen, J.L. Aalhus

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensCanadian Cattlemen's AssociationAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaBeef Cattle Research Council
Mots-clésLoinTendernessPopulationMathematicsAnimal scienceMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Juárez, M., Larsen, I. L., Klassen, M. and Aalhus, J. L. 2013. Canadian beef tenderness survey: 2001–2011. Can. J. Anim. Sci. 93: 89–97. A large survey across Canada was developed collecting retail beef samples in 2001 (702 steaks) and 2011 (602 steaks). The samples (strip loin, top sirloin, inside round and cross-rib steaks) were evaluated for instrumental tenderness using standard procedures for sampling, storage, cooking and texture evaluation. New equations were also developed in order to compare the results obtained in these studies with consumer thresholds developed in Canada and the United States of America. In general, retail steaks collected in 2011 weighed less and showed higher fat thickness than those from 2001. Regarding tenderness, a significant improvement was observed, especially for strip loin and top sirloin steaks between 2001 and 2011. Using US threshold categories, the percentage of “tender” samples improved for the strip loin (2001=89%; 2011=99%), top sirloin (2001=70%; 2011=87%), inside round (2001=52%; 2011=61%) and cross-rib (2001=65%; 2011=76%) steaks. Similarly, the percentage of “tough” samples shifted from 5, 8 27 and 13% for the strip loin, top sirloin, inside round and cross-rib steaks in 2001 to 1, 5, 13, and 8%, respectively, in 2011. Similar improvements were observed when using the more descriptive four-category Canadian threshold system. These improvements may be due to changes in the animal population, production systems, carcass processing and distribution/handling prior to display in Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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