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Enregistrement W4232288673 · doi:10.22175/mmb.10791

Relationship Between Carcass Weight, Muscle, Fat, and Predicted Lean Yield for Commercial Pigs in Ontario

2019· article· en· W4232288673 sur OpenAlex
R. S. Barducci, Zuoyong Zhou, Dan Tulpan, B. M. Bohrer

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueMeat and Muscle Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLean meatCarcass weightAnimal scienceMathematicsLongissimus muscleTotal fatBody weightBiologyFood scienceEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectivesGreater knowledge of variance and relationships of pork carcass parameters could be used to improve performance, efficiency, and profitability of the pork industry. Previous research has investigated the correlation between pork carcass parameters; however, there are still many misunderstandings, particularly in commercially representative pigs. Thus, the purpose of this study was to examine the correlation and variance of carcass weight, fat depth, muscle depth, and predicted lean yield in commercial pigs.Materials and MethodsThe second largest commercial pig slaughter facility in Ontario slaughtered approximately 1.5 million pigs in 2018. Carcass data (hot carcass weight, fat depth, muscle depth, and predicted lean yield) from 1025,572 pigs was used for this study with pigs slaughtered on each production day of 2018 (between January 2, 2018 and December 31, 2018). Hot carcass weight was reported immediately following slaughter as a head-on weight, and fat depth and muscle depth were measured with a Destron PG-100 probe (International Destron Technologies, Markham, Ontario). The equation used for predicted lean yield was the Canadian Lean Yield equation (CLY (%) = 68.1863– (0.7833 × fat depth) + (0.0689 × muscle depth) + (0.0080 × fat depth2) – (0.0002 × muscle depth2) + (0.0006 × fat depth × muscle depth). Pearson product moment correlation coefficients were calculated among all parameters using RStudio version 1.1.456 and R version 3.5.1 statistical software. Correlation coefficients were considered significantly different from 0 at P < 0.05. Correlations were considered weak (in absolute value) for r < 0.35, moderate for 0.36 ≤ r ≤ 0.67, and strong for r ≥ 0.68. Linear regression models were created between parameters that had meaningful relationships using the RStudio statistical software. Gnuplot version 5.2 was used to create scatter plots to allow for better visualization of the correlation between meaningful parameters.ResultsThe mean ± standard deviation for fat depth, muscle depth, hot carcass weight, and predicted lean yield were 18.27 ± 4.12 mm, 65.69 ± 9.06 mm, 105.93 ± 8.39 kg, and 61.03 ± 1.91%, respectively. We observed weak positive correlations between fat depth and hot carcass weight (r = 0.27; P < 0.0001), and between muscle depth and hot carcass weight (r = 0.17; P < 0.0001). We obtained a weak negative correlation between predicted lean yield and hot carcass weight (r = –0.21; P < 0.0001). The predicted lean yield equation used for this set of pigs included measurements for fat depth and muscle depth, so strong correlation between these parameters was expected. We obtained a moderate positive correlation between muscle depth and predicted lean yield (r = 0.39; P < 0.0001) and a strong negative correlation between fat depth and predicted lean yield (r = –0.96; P < 0.0001).ConclusionResults from this dataset revealed that hot carcass weight was generally not correlated with fat depth, muscle depth, or predicted lean yield. The conclusion of this study based on the current dataset is that pigs do not reach a weight threshold where they consistently become fatter or heavier muscled.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,167 · 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