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Enregistrement W2992798758 · doi:10.1093/jas/skz258.938

PSXIII-6 Fat deposition in castrated pigs for production of dry-cured ham: Evaluation of nutritional and genetic strategies

2019· article· en· W2992798758 sur OpenAlexaff
Pau Aymerich, E. Jiménez-Moreno, Jordi Bonet, Domingo Laborda Carrión, Jaume Coma

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensCargill (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSireCrossbreedAnimal scienceBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fat deposition is an important trait for the dry-cured ham industry. A minimum ham fat thickness (HFT) is required for adequate processing. The objective of this study was to evaluate two different strategies to meet this minimum requirement, a nutritional and a genetic one. The study involved productive performance of a total of 147,883 animals (barrows and gilts) from 164 farms. The experimental unit for carcass traits harvested was a truck with 200 pigs each. The nutritional strategy consisted in reducing the SID Lys:NE during one month before slaughter in combination with a feed additive to improve meat quality (2500 kcal NE and 8 g SID Lys/kg vs. 2550 kcal NE and 6.5 g SID Lys/kg). Both feeding programs were offered to crossbreds from a lean Duroc sire line with two different synthetic dam lines. The genetic strategy consisted of comparing two crossbred derived from two Duroc sire line (lean vs fat) all fed the same standard finisher diet (2500 kcal NE and 8 g SID Lys/kg). Experimental feeding program impaired FCR by 0.035 kg/kg (P < 0.05), and increased HFT by 0.28 mm (P < 0.01). The fat Duroc sire line impaired FCR by 0.162 kg/kg (P < 0.05) and increased HFT by 0.77 mm (P < 0.001) compared to the lean one. In addition, one of the dam lines showed a greater HFT (P < 0.001) with no effect on FCR. In conclusion, HFT can be increased through nutritional and genetic strategies assuming a negative effect on FCR. The effects were greater by using a genetic strategy (fatter Duroc sire line) than by the nutritional one (decreased SID Lys:NE ratio in a lean Duroc sire line).

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2019
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