Influence of the housing system on carcass composition and meat quality of laying hens after the laying period
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the present study was to compare the effects of two systems of keeping Lohmann Brown laying hens in terms of carcass composition and meat quality assessment (chemical composition, physicochemical properties, texture, rheological properties, microstructure). The experimental material consisted of 30 carcasses (15 litter system - SS, 15 aviary system - SW) of Lohmann Brown laying hens after laying at 85 weeks of age. After slaughtering, the weight of the eviscerated carcass and the proportion of carcass elements, the weight of selected internal organs, acidity (pH 24 ), and electroconductivity (EC 24 ), color (L*, a*, b*), and the basic chemical composition of pectoral muscles and leg muscles were determined. The texture, rheological properties, and microstructure of the pectoralis major muscle were analyzed. The housing system affected the percentage of abdominal fat (SW - 2.10% vs . SS - 0.81%) and skin with subcutaneous fat (SW - 11.84% vs. SS - 10.89%). There were also differences in the weight of the giblets (proventriculus, gizzard, liver, heart). The housing system also affected the fiber cross-sectional area (SW - 660.01 µm 2 vs . SS - 674.53 µm 2 ). The present study provided information on the differences in some carcass traits and the quality of meat of Lohmann Brown hens depending on the housing system.
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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 ».