Effects of monensin only, monensin and virginiamycin combination, or monensin and a blend of organic trace minerals and yeast on meat quality of crossbred bulls finished in feedlot individual pens and fed with high-grain diets
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed carcass characteristics and meat quality of bulls finished in individual pens and fed with different diets. A completely randomized design determined how to feed 24 crossbred bulls (European × Nellore) with four diets over 84 days: CONT) without additives; MONE) inclusion of 30 mg of monensin/kg DM; MO + VI) inclusion of 30 mg of monensin + 30 mg of virginiamycin/kg DM; and MO+AD) inclusion of 30 mg of monensin/kg DM + 1.57 g of a blend of organic trace minerals, live yeast, beta-glucan, and mannans per kg DM (Advantage-Confinamento). MO+VI resulted in lower pH (P < 0.05) and lighter meat (P < 0.05) compared with other treatments. Cooking loss was less (P < 0.05) with MO+AD at 14 days of aging time. At 14 days, Warner-Bratzler shear force was higher for meat from bulls fed with CONT and MONE diets and slower (P < 0.05) for meat from bulls fed with MO+VI and MO+AD diets. In conclusion, including monensin combined with virginiamycin and monensin combined with a blend of organic trace minerals and yeast in the diets of bulls finished in individual pens can improve the color, Warner-Bratzler shear force of meat, and lower cooking losses.
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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) | 0,000 | 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 ».