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Enregistrement W3198239619 · doi:10.1016/j.psj.2021.101471

Meta-analysis to predict the effects of temperature stress on meat quality of poultry

2021· review· en· W3198239619 sur OpenAlexafffund
Emily M. Leishman, J.L. Ellis, Nienke van Staaveren, Shai Barbut, Ryley J Vanderhout, V.R. Osborne, Benjamin J. Wood, Alexandra Harlander-Matauschek, Christine F. Baes

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésMathematicsRandom effects modelHeat stressStatisticsBiotechnologyAnimal scienceFood scienceMedicineMeta-analysisBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperature stress (TS) is a significant issue in poultry production, which has implications for animal health and welfare, productivity, and industry profitability. Temperature stress, including both hot (heat stress) and cold conditions (cold stress), is associated with increased incidence of meat quality defects such as pale, soft, and exudative (PSE) and dark, firm, and dry (DFD) meat costing poultry industries millions of dollars annually. A meta-analysis was conducted to determine the effect of ambient TS on meat quality parameters of poultry. Forty-eight publications which met specific criteria for inclusion were identified through a systematic literature review. Temperature stress was defined by extracting 2 descriptors for each treatment mean from the chosen studies: (1) temperature imposed for the experimental treatments (°C) and duration of temperature exposure. Treatment duration was categorized for analysis into acute (≤24 h) or chronic (>24 h) treatments. Meat quality parameters considered were color (L*-a*-b* scheme), pH (initial and ultimate), drip loss, cooking loss, and shear force. Linear mixed model analysis, including study as a random effect, was used to determine the effect of treatment temperature and duration on meat quality. Model evaluation was conducted by performing a k-fold cross-validation to estimate test error, and via assessment of the root mean square prediction error (RMSPE), and concordance correlation coefficient (CCC). Across both acute and chronic durations, treatment temperature was found to have a significant effect on all studied meat quality parameters. As treatment temperature increased, meat demonstrated characteristics of PSE meat and, as temperature decreased, meat demonstrated characteristics of DFD meat. The interaction between treatment temperature and duration was significant for most traits, however, the relative impact of treatment duration on the studied traits was inconsistent. Acute TS had a larger effect than chronic TS on ultimate pH, and chronic stress had a more considerable impact on color traits (L* and a*). This meta-analysis quantifies the effect of ambient TS on poultry meat quality. However, quantitative effects were generally small, and therefore may or may not be of practical significance from a processing perspective.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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