Effect of Different Finishing Strategies and Steer Temperament on Animal Welfare and Instrumental Meat Tenderness
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this experiment was to evaluate the effect of different fattening systems from pasture to concentrate and temperament on animal welfare (AW) and meat quality (MQ). Eighty-four Hereford steers were randomly assigned to the following groups: T1, pasture (4% of animal live weight: LW); T2, pasture (3% LW) plus concentrate (0.6% LW); T3, pasture (3% LW) plus concentrate (1.2% LW); T4, an ad libitum concentrate treatment. Temperament was assessed by three individual tests: crush score, flight time, and exit speed, building a multicriterial temperament index (TIndex). The flight zone was also registered for each treatment. AW was assessed through the integration of indicators of productivity, physiology, and behavior, as well as by monitoring the health status within each treatment. Shear force was registered for MQ. Differences in average daily gain were due to the different energetic composition of the diets (T4 > T3 > T2 > T1) and were not attributable to animal welfare problems. Animals from T4 had the higher average daily gain (ADG) but welfare was negatively affected, being evident through physiological indicators, the restriction or deprivation of relevant behaviors, diet-related diseases, and mortality. T1, T2, and T3 did not appear to compromise animal welfare. However, strict preventive measures and monitoring should be taken during the habituation process and when using any new diet that includes concentrate, because of possible dietary diseases. Shear force values were lower in T1. None of the animals in our experiment were excitable or aggressive, but there was a positive response to handling in all treatments. In addition, regardless of diet, calmer animals had higher average daily gain and lower shear force values; thus, temperament appears to have a significant influence on productivity and meat quality.
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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) | 0,000 | 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 ».