RELATIONSHIP BETWEEN CATTLE SEX, PRODUCTION AND CARCASS CHARACTERISTICS AND THE INCIDENCE OF DARK CUTTING BEEF
Notice bibliographique
Résumé
Carcasses of young cattle having > 2 mm subcutaneous fat and bright red rib eye muscles (m. longissimus thoracis) are graded Canada A, AA, AAA or Prime according to intramuscular fat content. Carcasses from young cattle with dark red or purple coloured rib eye muscle are downgraded to Canada B4, the dark cutting grade. Dark cutting is caused by muscles not having sufficient glycogen to fuel post mortem anaerobic glycolysis and reduce muscle pH below 6. The value of dark cutting carcasses is reduced by up to $1 per kg because muscle colour is unattractive to consumers and prone to microbial growth. Because of the substantial economic penalty, predicting and preventing dark cutting would be financially advantageous for beef producers and abattoirs. This study tested the hypothesis that the likelihood of a beef animal producing a Canada B4 carcass can be predicted using animal sex, growth performance, body weight, muscle size and carcass characteristics. Materials and Methods An existing data set containing dry matter intake (DMI), average daily gain (ADG), feed conversion ratio (FCR), residual feed intake (RFI), ultrasound rib eye area (uREA), ultrasound subcutaneous fat depth (uSFD), ultrasound marbling score (uMS), carcass weight (CarWt), grade fat depth (gFD), grade rib eye area (gREA) and grade marbling score (gMS) collected between 2003 to 2011 from 845 steers and heifers from three different farms was used test the effect of gender on dark cutting. A sub-set of cattle that graded Canada AAA (n =28), AA (n =29), and A (n =15) was also drawn from this data set to relate carcass and animal phenotypic characteristics to the probability of dark cutting or Canada B4. Canada A, AA and AAA cattle selected were matched by lot and date of birth to Canada B4 animals (n =
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».