Effects of forage finishing methods with alfalfa on cattle growth performance and beef carcass characteristics, eating quality, and nutrient composition
Notice bibliographique
Résumé
Over 2 yr, yearling steers (n = 200) were used to evaluate growth performance, carcass, meat quality, and nutrient composition traits as affected by management regimen comparing three methods of forage finishing (alfalfa pasture, hay, and silage) versus a high corn diet. Management regimen × year interactions (P < 0.01) for average daily gain, dry matter intake, gain-to-feed, carcass weight, and grade fat were due to lower performance for hay-fed cattle in years 1 vs. 2. Carcass, meat quality, and taste panel traits were generally similar (P > 0.10) across method of forage finishing. Trained taste panels found longissimus muscle from grain-fed beef to be more (P < 0.01) tender, juicy, and flavourful than forage finished beef, with lower (P ≤ 0.05) ratings for tenderness and juiciness for hay- vs. silage-finished beef. Corn finished beef contained greater amounts of oleic and monounsaturated fatty acids and lower amounts of omega-3 and polyunsaturated fatty acids than forage finished beef (P ≤ 0.04). Although the method of forage finishing may not affect most performance, carcass, and meat quality (pH, colour, intramuscular fat content, and shear force) traits, there may be concerns with tenderness and juiciness for beef from cattle finished on alfalfa hay.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».