Effects of Stocking Density in the Pen and Lairage Time on Blood Stress Indicators, Skin Lesion Scores, and Pork Meat Quality
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to assess the effects of stocking density in the pen and lairage time before slaughter on blood stress indicators, skin lesions, and pork meat quality traits. A total of 1920 immunocastrated male pigs were shipped to a slaughterhouse. In order to maintain the proposed stocking densities, 72 pigs out of the 1920 animals were removed across loads from the experiment. The remaining 1848 pigs were randomly assigned to two different stocking densities in the lairage pen (0.42 m2/100 kg and 0.66 m2/100 kg) and two lairage times (2 h and 6 h). A total of 360 pigs were selected for the analysis of exsanguination blood glucose, creatine kinase, lactate dehydrogenase, cortisol concentration, hematocrit percentage, and carcass skin lesion scores, whereas meat quality was assessed in 240 loin muscles. Except for blood hematocrit percentage, the interaction stocking density × lairage pen had no effect on any parameter (p > 0.10). When compared to a lower stocking density (0.66 m2/100 kg), pigs kept at a higher stocking density (0.42 m2/100 kg) tended to present lower blood LDH concentrations (p = 0.06) and higher blood cortisol concentrations (p = 0.08) at slaughter and had greater carcass skin lesion scores (p < 0.001) and drier (lower drip loss) loin muscles (p = 0.04). Increased blood hematocrit percentage was found in pigs kept in lairage at a higher stocking density for 6 h when compared with the other lairage conditions (p < 0.01). Overall, stocking density, in particular when it was high, influenced more pigs’ stress conditions at slaughter and carcass and meat quality than the time spent in lairage.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».