Alternative Ultrasound Predictors of Beef Carcass Longissimus Muscle Area
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Longissimus width and depth were measured using ultrasound in steers (n = 174), bulls (n = 323), and heifers (n = 347) at yearling and prior to harvest. Yearling and preharvest muscle dimensions and carcass muscle area of bulls were largest (P<0.01). Steers had wider and deeper (P<0.01) longissimus than heifers at yearling; however, preharvest muscle width and depth and carcass muscle area were greater (P<0.01) for heifers. From yearling to harvest, muscle width of bulls and heifers increased at a similar rate, which was greater (P<0.01) than that of steers. Significant (P<0.01) differences existed for muscle depth increase from yearling to harvest, where bulls had the highest deposition rates, heifers had intermediate rates, and steers had the lowest deposition rates. Correlations of carcass muscle area with muscle depth were large and positive (0.52 to 0.81) and slightly larger than correlations with muscle width (0.51 to 0.74). Muscle depth was the best single predictor of carcass muscle area; however, two-trait prediction models including both muscle width and depth were superior to single-trait prediction models. At yearling (preharvest), predicted and carcass muscle areas differed by more than 9.68 cm2 for less than 2% (5%) of steers and heifers and less than 7% (4%) of bulls. Further, yearling and pre-harvest carcass muscle area predictions were within 4.84 cm2 of carcass measurements for approximately 54 to 65% of all animals, respectively. These results indicate that ultrasound muscle width and depth may be alternative predictors of carcass muscle area and may be useful in selection of potential replacements.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle