Effects of soybean oil plus additional forage and anabolic implant in finishing steers: feedlot performance, carcass composition, and meat quality
Notice bibliographique
Résumé
One hundred twenty crossbred steers were allotted to six weight blocks. Within each block, steers were allotted to one of four pens in a randomized complete block design (5 head per pen, 24 total pens). Treatments were low forage control diets (LFC) or high forage diets supplemented with soybean oil (HFO), without or with anabolic implant in 2 × 2 factorial arrangement. As compared with LFC, HFO reduced dry matter intake and average daily gain, without affecting the gain:feed ratio. Feeding HFO also decreased dressing yield and backfat thickness, with no impact on the longissimus dorsi area and Warner-Bratzler shear force. Meat from steers fed HFO contained greater relative proportion of cis-9, cis-12 18:2, cis-9, trans-11 18:2, and cis-9, cis-12, cis-15 18:3 as compared with LFC. Implanted steers had greater dry matter intake, average daily gain, and gain:feed ratio. Implants improved dressing yield, tended to increase the longissimus dorsi area, decreased backfat thickness, and increased meat Warner-Bratzler shear force. Meat from implanted steers contained greater relative concentration of cis-9, cis-12 18:2 and cis-9, cis-12, cis-15 18:3, without affecting cis-9, trans-11 18:2, as compared with non-implanted animals. No interaction of diet by implant was observed for these variables.
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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) | 0,001 | 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 ».