Meat composition and quality of young growing Belgian Blue bulls offered a fattening diet with selenium enriched cereals
Notice bibliographique
Résumé
Mehdi, Y., Clinquart, A., Hornick, J.-L., Cabaraux, J.-F., Istasse, L. and Dufrasne, I. 2015. Meat composition and quality of young growing Belgian Blue bulls offered a fattening diet with selenium enriched cereals. Can. J. Anim. Sci. 95: 465–473. The objective of this study was to evaluate the effects of selenium (Se) enrichment of cereals on the performance of Belgian Blue bulls, meat quality and chemical composition. Twenty-three bulls were used in the present study. Twelve bulls were offered a control diet containing Se at a basal concentration of 58 µg kg−1 of dry matter (DM) and the other 11 bulls were given a diet containing 173 µg kg−1 DM of Se by means of Se-enriched spelt and barley. The Se enrichment of the diet did not affect the growth performance, the slaughter data or meat quality (P > 0.05). There were no effects of Se on tenderness, oxidative rancidity and water losses. However, there were some effects of Se enrichment on the meat chemical composition. The ether extract was decreased from 2.1 to 1.7% DM (P<0.05). There was also significant Se enrichment (P<0.001) in the longissimus thoracis muscle (177 vs. 477 ng g−1 DM) and organs: liver (474 vs. 1126 ng g−1 DM) and kidney (4956 vs. 5655 ng g−1 DM), Under such conditions, the human consumption of a piece of such meat or liver can provide a large part of the recommended daily Se intake, estimated between 30 and 57%.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».