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Enregistrement W4402820499 · doi:10.1080/09064702.2024.2403656

Beef-on-dairy: current and potential meat quality of dairy-based beef production with culled Holstein cows and Danish Blue × Holstein crossbred calves

2024· article· en· W4402820499 sur OpenAlexfundno aff
Fie Følbæk Drachmann, K. Johansen, Morten Kargo, Bart Buitenhuis, Margrethe Therkildsen

Notice bibliographique

RevueActa Agriculturae Scandinavica Section A – Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario GenomicsGraduate School of Technical Sciences, Aarhus UniversityMinisteriet for Fø devarer, Landbrug og Fiskeri
Mots-clésCrossbreedDairy cattleMilk productionAnimal scienceDanishProduction (economics)Beef cattleQuality (philosophy)Agricultural scienceBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study characterizes rosé veal from 412 Danish Blue × Holstein heifer and bull calves and beef from 183 highly marbled culled Holstein dairy cows. Furthermore, it investigates the potential for breeding higher meat quality in dairy crossbreeds via genetic parameter estimation. Carcasses were split between the 5th and 6th thoracic vertebra and the meat quality of M. longissimus thoracis was evaluated for pH, color, cooking loss, Warner-Bratzler shear force (WBSF), and chemical intramuscular fat concentration (IMF%). Genetic parameters were estimated using an animal model. The crossbred bull calves outperformed heifers in carcass characteristics, while heifers were superior in redness, cooking loss, WBSF and IMF%. Heritability was significant for WBSF, cooking loss, and IMF%, indicating that meat quality can be improved through selective breeding. The meat quality of highly marbled Holstein cows did not vary across parities, highlighting them as an under-utilized potential source of high-quality beef from a beef-on-dairy system.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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 savante0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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