Using blood near infrared spectra from steers to classify fat and meat samples with low or high levels of vaccenic acid
Notice bibliographique
Résumé
Near infrared spectroscopy on steer blood was tested to discriminate between subcutaneous fat and longissimus thoracis samples with low or high levels of vaccenic acid. One day prior slaughter, blood samples from steers were harvested and near infrared spectra were collected on both whole blood and red blood cells. At slaughter, samples of subcutaneous fat and longissimus thoracis were collected and vaccenic acid content was analyzed by gas chromatography. Partial least squares discriminant analyses based on whole blood and red blood cell near infrared spectra were applied to classify subcutaneous fat and longissimus thoracis samples according to their content of vaccenic acid (low or high). Based on the results from the partial least squares discriminant analyses, subcutaneous fat and longissimus thoracis samples with low or high content of vaccenic acid could be discriminated from the blood near infrared spectra with accuracy from 74 to 95%. Application of near infrared spectroscopy technology on steer blood may have potential as early screening of live animals based on low or high levels of vaccenic acid in subcutaneous fat or longissimus thoracis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».