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Enregistrement W4404599943 · doi:10.32718/nvlvet-a10130

Morphological composition of pig carcasses of Danish and Canadian origin and the effect of sex and pre-slaughter weight on their quality

2024· article· en· W4404599943 sur OpenAlexaboutno aff
I. B. Voshchenko, B. V. Gutyj, А. М. Шостя, С. О. Усенко, V. G. Slynko, O. G. Fesenko, Olena Izhboldina

Notice bibliographique

RevueScientific Messenger of LNU of Veterinary Medicine and Biotechnologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Biological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarcass weightAnimal scienceBiologyDanishBody weightComposition (language)Endocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article studied the morphological composition of the carcasses of gilts and surgical castrates of Danish and Canadian origin with a pre-slaughter live weight of 110 and 130 kg and the influence of the factors of gender and pre-slaughter weight of pigs on the quality of their carcasses. It was established that the increase in pre-slaughter weight in animals of both genotypes led to increased fatness and decreased bone density. At the same time, the meatiness of the carcasses was preserved at almost not the same level. It was found that with an increase in the pre-slaughter weight of Danish pigs by 20 kg, the weight of the chilled carcass increased by 20.6 %, the weight of meat by 18.2 %, the weight of lard by 28.4 %, and the weight of bones in it by 17.3 %, the yield of fat in the carcass increased by 6.5%, while the proportion of meat in it decreased by 1.9 % and bones by 3.1 %. At the same time, in animals of Canadian origin, with a similar increase in pre-slaughter weight, the weight of the chilled carcass increased by 22.4 %, the weight of meat in it by 20.2 %, the weight of fat by 30.1 %, and the weight of bones in it by 17.7 %. the yield of fat in the carcass increased by 6.3 %, while the share of meat in it decreased by 1.8 % and bones by 3.8 %. It was proven that with such an increase in the weight category in males, the mass of the chilled carcass increased by 21.9 %, the mass of meat increased by 19.6 %, the mass of lard increased by 29.6 %, and the mass of bones in the carcass increased by 18.3 %. The share of lard in it was 6.3 %, while the yield of meat decreased by 1.9 %, and the yield of bones was 3.0 %. At the same time, in pigs, with a similar increase in pre-slaughter weight, the weight of the chilled carcass increased by 22.4 %, the weight of meat in it increased by 24.7 %, the weight of fat by 34.8 %, and the weight of bones by 21.9%, increased by 6.2 % yield of lard, and the yield of meat decreased by 1.7 % and the proportion of bones decreased by 3.9 %. With increased pre-slaughter weight of both females and males of the investigated genotypes of pigs, the meatiness decreased slightly, and the fatness and bone density of the carcasses increased. It was determined that the pre-slaughter live weight of pigs had a probable, solid influence on the slaughter weight, gizzard weight, beam weight, carcass length, “muscle eye” area, and lard thickness. At the same time, its influence on slaughter yield and mass loss during cooling turned out to be statistically improbable. Gender had a significant effect on slaughter yield, carcass length, beam weight, and gizzard weight, while its impact on chilling weight loss, slaughter weight, muscle eye area, and lard thickness was not statistically significant. The interaction of the two factors studied did not significantly affect the parameters of the carcass studied.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,246 · 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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