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Enregistrement W4417521665 · doi:10.1093/jas/skaf436

Nutritional composition of beef: a comparison of commercial North American grass- and grain-finishing systems

2025· article· en· W4417521665 sur OpenAlexaff
Joseph Vinod Varre, Travis Statham, A. E. Smith, Muhammad Ahsin, Jennifer Cloward, Marina Carbonell Herrera, Camille Mittendorf, C. W. Crompton, Robert E. Ward, Tiffany‐Jane Evans, T. Bird, S Lyons, Amanda Pinelli, Dan Kittredge, Stephan van Vliet

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensBarrie Urology GroupGeorgian College
Organismes subventionnairesAgricultural Research ServiceNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of AgricultureUtah State UniversityGrantham Foundation for the Protection of the EnvironmentGreenacres Foundation
Mots-clésForagePolyunsaturated fatty acidGrazingFatty acidEicosapentaenoic acidSeleniumLinoleic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beef's fatty acid and mineral profile is influenced by finishing diets, yet the nutritional variability within both grass- and grain-fed beef samples from commercial operations remains underexplored. Understanding potential differences is important for producers and consumers. This study profiled grass- and grain-fed beef from commercial North American producers and retailers, and evaluated relationships among grazing practices, forage quality, soil characteristics, and beef fatty acid and mineral composition. Beef samples (grass-fed, n = 253; grain-fed, n = 84), along with forage and soil samples where possible, were collected from 108 commercial producers and retailers. Fatty acids were analyzed using gas chromatography-flame ionization detection (GC-FID), and minerals were quantified using inductively coupled plasma atomic emission spectroscopy (ICP-AES). Statistical models evaluated differences and correlations between and within finishing practices using Welch's t-test and Pearson's correlation analysis. Grass-fed beef had a lower omega-6:3 ratio (2.14 vs. 8.28, P < 0.001) and higher concentrations of the fatty acids alpha-linolenic acid (ALA; 0.99 vs. 0.27%), eicosapentaenoic acid (EPA; 0.28 vs. 0.07%), docosapentaenoic acid (DPA; 0.41 vs. 0.17%), conjugated linoleic acid (CLA; 0.49 vs. 0.31%), and the minerals calcium (9.26 vs. 3.08 mg/100 g), copper (0.253 vs. 0.129 mg/100 g), iron (2.29 vs. 1.92 mg/100 g), and selenium (0.012 vs. 0.002 mg/100 g) compared with grain-fed beef (all P < 0.05). However, considerable nutritional variation exists, particularly within grass-finished beef, with omega-6:3 ratios ranging from 0.62 to 11.45. Animals finished on biodiverse pastures exhibited fatty acid profiles characterized by higher omega-3 to total polyunsaturated FA content, resulting in a higher omega balance (r = 0.30, P = 0.02). However, some grass-fed samples, particularly several retail-purchased samples, displayed fatty acid compositions with relatively low omega-3 content, resulting in an omega balance similar to grain-fed beef. These findings highlight the need for clearer guidance on "grass-fed" management definitions and more transparent labeling that reflects measurable nutritional attributes, such as omega-3 content, omega-6:3 ratio, and/or omega balance.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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