The Effects of Castration, Implant Protocol, and Supplementation of Bos indicus-Influenced Beef Cattle under Tropical Savanna Conditions on Growth Performance, Carcass Characteristics, and Meat Quality
Notice bibliographique
Résumé
The effects of castration, supplementation, and implant protocol (IP) on growth, carcass characteristics, and meat quality of grass-fed cattle were evaluated. Two experiments followed a two-way ANOVA and a 2 × 2 factorial arrangement. Experiment-I, 99 bulls were evaluated for: (a) supplementation (mineral (MS) or strategic protein-energy supplementation (SS), and (b) IP (repeated (day-0 and day-90) Zeranol-72 mg implantation (Zeranol–Zeranol) or Trenbolone Acetate-140 mg/Estradiol-20 mg (day-0) followed by Zeranol-72 mg (day-90) (TBA/E2–Zeranol). Experiment II, 50 animals were evaluated for: (a) IP (like Experiment-I), and (b) male class (steers vs. bulls). In Experiment-I, SS bulls had greater growth rate, carcass yield, and yield of high-valued boneless lean cuts than MS bulls, while decreasing (p < 0.05) time to harvest. Steaks from SS-bulls on TBA/E2–Zeranol IP were more (p = 0.05) tender than SS/Zeranol–Zeranol counterparts. Experiment-II bulls had greater growth than steers, but decreased (p < 0.05) carcass quality aspects. Zeranol–Zeranol increased (p < 0.01) meat tenderness of steers. Interactions (p < 0.05) affected cutability (Experiment-II) and meat sensory traits (Experiment-I/II). The SS improved growth, carcass yield, and shortened days until harvest of bulls, while TBA/E2–Zeranol IP positively affected tenderness in bull meat only. Castration improved carcass quality while the implant effects on cutability and tenderness were male-class dependent.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».