Effects of High-Grain Diet on the Quality of Meat and Carcass of Lambs and Economic Indices of Various Diets
Notice bibliographique
Résumé
The Brazilian sheep farming sector suffers from low productivity, related to the extensive animal production system and low availability of native fodder during most of the year. An alternative to the systems would be the use of a diet without roughage, allowing greater weight gain and better quality carcasses. The aim of this study was to investigate the effects of diets containing different proportions of grains on the quality of carcass and meat of lambs as well as the economic indices of various diets. Three diets containing different proportions of concentrate and roughage (100:0, 80:20, and 60:40) were supplied. The concentrate comprised 85% whole-grain corn and 15% commercial pelletized supplement. Twenty-four male lambs (no racial pattern; average body weight, 20.9 ± 1.0 kg; age, 6 months) were randomly allotted to three collective bays for 52 days. Subsequently, the animals were slaughtered, and further analyses were performed. The diet with 100% concentrate achieved overall higher carcass yield, lower weight loss on cooking, and greater lipid oxidation. However, no diet affected weight gain, slaughter weight, carcass length and thorax depth, pH, temperature, color, water-holding capacity, and meat shear force (P > 0.05). The best economic indices were obtained with the diet containing 100% concentrate. Therefore, based on the results obtained, the use of 100% concentrated diet for lambs is the most suitable practice to improve the sheep production from a productive and economic point of view.
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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 ».