Growth performance, carcass characteristics, and meat quality in meat and dairy goat kids fed a concentrate-based diet or allotted to an intensive rotational grazing system
Notice bibliographique
Résumé
Forty meat or dairy kids were blocked within breed according to body weight. Kids within each block were then randomly allotted to a concentrate-based diet or an intensive rotational grazing system. Kids fed the concentrate-based diet were offered hay ad libitum and fixed amounts of whole corn and soybean meal to meet the requirements for maintenance and daily gain. Grazing kids from each breed were stocked in groups and offered a new paddock every day. Dry matter intake was not different between breeds. Meat kids had a greater average daily gain than dairy kids, but feeding treatments did not affect the growth rate. Dairy kids had greater anterior cuts (neck and shoulder), whereas meat kids tended to have greater posterior cuts (loin and leg). Meat kids accumulated more fat when they were fed concentrate in comparison with pasture, whereas this variable tended to be less influenced by dietary treatments in dairy kids. Meat of pasture-fed kids had greater Warner–Bratzler shear force and glycolytic potential, and lower ultimate pH than meat of concentrate-fed kids. The n-6/n-3 fatty acid ratio of intramuscular fat was almost 4-fold greater in concentrate- than pasture-fed kids; this ratio was 1.4-fold greater in dairy than meat kids.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».