Exploration of methods for lamb carcass yield estimation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Different approaches were evaluated to improve the accuracy of carcass yield predictions of Canadian lamb carcasses using manually obtained measurements and dual-energy X-ray absorptiometry (DEXA). Several linear carcass measurements were obtained from a population of commercial lamb carcasses representative of the variability in Canadian slaughter plants (n = 155). Carcass measures were categorized into four sets according to when each measure could be obtained in the slaughter process. Each set of carcass measurements were subjected to stepwise regression and used to develop models for the estimation of lean meat and saleable yield percentages. Tissue depth measures (at the GR site) explained 44% of variation in lean meat yield in hot carcasses and 53% in cold carcasses. When additional parameters were included with cold GR, the regression model explained 61.9% of the variability in lean meat yield. Saleable yield predictions were less accurate (R2 < 0.40); the greatest degree of variability was predicted when the model included ribeye area (R2 = 0.39). The DEXA scans obtained on carcass sides were able to predict about 78% of variability in carcass lean meat yield and 91% of fat content. This information could be used by the lamb meat industry to establish new carcass classification systems based on more accurate lean meat yield values.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».