Évaluation de la qualité de la viande de lapin produite au Québec
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de ce projet de recherche était d’évaluer la qualité de la viande de lapin produite au Québec en prenant en considération l’impact des différentes gestions préabattage. Pour ce faire, cinq producteurs furent sélectionnés en collaboration avec le Syndicat des producteurs de lapins du Québec. Les lapins furent abattus dans deux abattoirs sous juridiction provinciale située au Québec et dans deux abattoirs sous juridiction fédérale, un situé au Québec et l’autre en Ontario. Le pH musculaire du Longissimus lumborum (LL) et du Biceps femoris (BF) fut mesuré après 1h (pH1h) et 24h (pHu) post-mortem pour les lapins abattus au Québec. Les pertes en eau (par exsudation et à la cuisson) furent mesurées sur le LL. Tous les pH1hBF et 97,6% des pH1hLL étaient >6. Les valeurs variaient entre 5,70 et 6,58 pour le pHuLL, entre 5,80 et 6,83 pour le pHuBF et entre 0,00 et 2,56% pour la perte de poids par exsudation du LL. Une analyse en cluster hiérarchique basée sur le pHu, la perte en eau à la cuisson et la luminosité de 200 LL fut effectuée pour regrouper les LL ayant une qualité similaire. Des quatre groupes créés par l’analyse en cluster hiérarchique, les groupes 3 et 4 présentaient la plus faible qualité et une viande à pH élevé comme retrouvé pour la viande DFD (40% des LL analysées). Les groupes 1 et 2 avaient la meilleure et la deuxième meilleure qualité de viande, respectivement. Pour les lapins abattus en Ontario, la meilleure gestion préabattage était celle où les mangeoires étaient gardées en place, mais avec les lumières ouvertes avant le long voyage (7h). Même si la majorité (60%) des LL analysés se retrouvait dans les groupes 1 et 2, en général, la qualité de la viande de lapin produite au Québec est variable au sein du secteur suggérant que plusieurs facteurs ne sont pas encore complètement contrôlés dans la chaîne de valeur.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».