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Enregistrement W4384119498 · doi:10.1093/tas/txad079

A comparison of carcass characteristics, carcass cutting yields, and meat quality of barrows and gilts

2023· article· en· W4384119498 sur OpenAlexafffund
B. M. Bohrer, Justice B Dorleku, C. P. Campbell, Márcio de Souza Duarte, I. B. Mandell

Notice bibliographique

RevueTranslational Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Guelph
Mots-clésLoinAnimal scienceCarcass weightLean meatRandomized block designMathematicsBiologyBody weightStatisticsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives of this research were to compare carcass characteristics, carcass cutting yields, and meat quality for market barrows and market gilts. Commercially-sourced carcasses from 168 market barrows and 175 market gilts weighing an average of 107.44 ± 7.37 kg were selected from 17 different slaughter groups representing approximately 3,950 carcasses. Each group was sorted into percentiles based on hot carcass weight with an equal number of barrows and gilts selected from each quartile so that weight minimally confounded parameters of interest. Carcass lean yield was determined for carcasses following fabrication (i.e. dissection of lean, fat, and bone tissue components) and meat quality measurements were evaluated at the time of fabrication (24 to 72 h postmortem) and following 14-d of postmortem storage. Data were analyzed as a randomized complete block design with carcass serving as the experimental unit, sex (barrow or gilt), the three hot carcass weight quantiles (light [<104 kg]; average [104 to 110 kg]; heavy [>110 kg]), and the interaction between sex and hot carcass weight quantile serving as fixed effects, and producer nested within slaughter event serving as a random effect. Results from the study demonstrated that gilt carcasses were leaner (3 mm less backfat thickness; 3.5 cm2 greater loin muscle area, 1.52% greater merchandized-cut yield, and 2.92% greater dissected carcass lean yield; P < 0.01) than barrow carcasses, while loins from barrows were higher quality (0.43% more intramuscular fat and slightly less shear force; P < 0.01) than loins from gilts. While this study confirms the well-known biological principle that barrow carcasses have greater levels of fat deposition and lower levels of carcass leanness when compared with gilt carcasses, this study provides a much-needed quantification of these differences for the commercial industry that will undoubtedly be useful as new technologies emerge in upcoming years.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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