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Enregistrement W4401658981 · doi:10.3168/jds.2024-25048

Improving market (cull) dairy cows' carcass traits and meat quality

2024· article· en· W4401658981 sur OpenAlexafffund
N. Berdusco, D.F. Kelton, Derek B. Haley, Katharine M Wood, T.F. Duffield

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsDairy Farmers of OntarioOntario Agri-Food Innovation AllianceUniversity of Guelph
Mots-clésTendernessIntramuscular fatAnimal scienceCarcass weightMilk fatBiologyBody weightFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite a high volume of market (cull) dairy cows entering the food chain every year, beef from market dairy cows is largely considered insignificant when compared with beef from beef cattle in the market and is widely thought to be usable for ground beef only.Our study aimed to evaluate the effects of feeding dairy market cows on a lactating TMR diet before slaughter on carcass and beef quality traits.Forty-three Holstein market cows were randomly assigned into 2 treatments: fed or direct.Fed cows (n = 22) were dried off and then fed a lactating cow TMR ration for approximately 60 d, whereas direct cows (n = 21) were sent directly to slaughter.Hot carcass weight (HCW) was used to calculate the dressing percentage (DP), together with the animals' BW, recorded when animals left the farm to go to the abattoir.At 24 h postmortem, the rib fat thickness (RFT) and rib eye area (REA) were measured by a certified grader.Afterward, rib samples were collected between the twelfth and tenth ribs from one side of the carcass and divided into 5 rib eye steaks.The first steak was used for intramuscular fat (IMF) content analysis by near-infrared spectroscopy.The other 4 steaks were then aged for 7, 14, 21, or 28 d.Following aging, the steaks available were assessed for tenderness using the Warner-Bratzler shear force protocol.Data were analyzed by mixed linear regression to compare experimental groups for continuous outcomes.The HCW of the fed cows was higher than the direct cows, with mean HCW of 408.3 kg and 326.1 kg, respectively (SE ± 9.0).Average DP in fed cows was 49.1%, compared with 42.5% in direct cows (SE ± 0.69).The average percentage of IMF in fed cows was 8.1% and 5.0% in direct cows (SE ± 0.43).Fed cows had a mean REA of 68.1 cm 2 , and direct cows had a mean of 57.7 cm 2 (SE ± 11.9).No differences were found for RFT.The steaks aged for 14 d resulted in meat with a mean shear force (SF) of 4.19 kg in fed cows, whereas direct cows had a mean SF of 6.28 kg (SE ± 0.29).Feeding market dairy cows for 60 d before slaughter enhanced carcass weight and yield, IMF content, and tenderness.These results indicate that approximately 60 d of feeding can improve the quality of market dairy cow meat and may help improve market cow value.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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