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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 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,099
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 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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