Impact of breed, sex, and preslaughter management with an emphasis on transport of grain-fed calves on behaviour during transport, blood lactate concentration, and meat quality
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the impact of intrinsic factors (sex and breed) and preslaughter conditions, mainly transport conditions and duration, along with lairage duration, on blood lactate, behaviour during transport, and meat quality in grain-fed calves. A total of 516 calves from 11 producers were slaughtered in a commercial facility. Male calves showed lower blood lactate ( P = 0.006) and higher pH at 1 h and 48 h post-mortem (pH u ) in pectoralis and longissimus muscles (Both P ≤ 0.006) compared to females. Among preslaughter variables, the interaction between transport (≤60 or >60 min) and lairage durations (≤120 or >120 min) had the most notable effect on meat quality. Shorter transport (≤60 min) and lairage durations (≤120 min) resulted in lower longissimus pH u ( P = 0.007) relative to other combinations. For the pectoralis, longer transport (>60 min) and shorter lairage durations (≤120 min) resulted in a lower pH u ( P = 0.009) relative to other combinations. The findings suggest that lairage durations shorter than 120 min may improve meat quality for calves transported within 8–307 min. Overall, veal meat quality was acceptable, with sex as well as transport and lairage durations being key factors.
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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 | 0,001 | 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 ».