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Enregistrement W2211150303 · doi:10.1071/an14987

Carcass cut-out value and eating quality of longissimus muscle from serially harvested savannah-raised Brahman-influenced cattle and water buffaloes in Venezuela

2015· article· en· W2211150303 sur OpenAlexaff
Nelson Huerta-Leidenz, Argenis Rodas‐González, Argelis Vidal, Juan Carlos López-Núñez, O. Colina

Notice bibliographique

RevueAnimal Production Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrahmanAnimal scienceBiologyEnvironmental management systemCrossbreedWeaningVeterinary medicineBreedAgronomyIrrigationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Males (n = 132) of riverine water buffalo (Buffalo) and Brahman-influenced cattle (Brahman) were reared alike and serially harvested at four different ages (7, 17, 19 and 24 months) to compare cutting yield (%), eating quality and consumer acceptability of cube-roll steaks at 19 and 24 months of age (MOA), and to examine post-weaning castration effects. Brahman bulls outperformed Brahman steers and Buffalo male classes in the proportion of chuck-roll, medium-value and total valuable cuts (P < 0.05). At all harvest ages, Buffalo carcasses yielded higher (P < 0.05) percentages of trimmed fat, which resulted in a sustained decline of the proportion of total lean, edible cuts. Buffalo meat had a lower shear-force value and a higher proportion of tender steaks than did Brahman at 7 and 24 MOA (P < 0.05). Whereas trained panellists detected differences in sensorial attributes only at 7 months [when Buffalo steaks were rated as more tender and flavourful (P < 0.05) than Brahman steaks], consumer acceptability ratings for Buffalo meat trended to be higher when harvested at 19 and 24 MOA (P < 0.1). The increasing proportion of boneless lean cuts with age gives Brahman a clear, commercial advantage over Buffalo; however, Buffalo produces meat as juicy and flavourful as that of Brahman and exhibits superior eating quality if harvested at 7 or 24 MOA.

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)0,001
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 enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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