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Enregistrement W7061583428

QUANTITATIVE INDICATORS OF PIG CARCASSES OF DANISH AND CANADIAN ORIGIN WITH DIFFERENT PRE-SLAUGHTER LIVE WEIGHTS

2025· article· en· W7061583428 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoinDanishCarcass weightWeight lossBody weight
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article studied the quality of pig carcasses of Danish and Canadian origin, fattened under industrial pig production conditions and slaughtered at pre-slaughter weights of 110 and 130 kg. It was found that animals slaughtered at a live weight of 110 kg had 4.2% higher weight loss during transportation in gilts compared to barrows, and 0.7% higher weight loss in Danish pigs compared to their Canadian counterparts. A significant advantage was found in Danish pigs, with a higher loin weight of 8.8% and 1.0% more meat yield in the carcass, although they experienced a 0.7% increase in weight loss during transportation and fasting. At the same time, Danish gilts significantly outperformed barrows of the same genotype in terms of slaughter yield by 2.4%, loin eye area by 4.3%, and loin weight by 7.3%, but showed 0.6% higher weight loss during transportation. In contrast, Canadian barrows had significantly lower transportation weight losses by 4.8%. When pre-slaughter weight increased to 130 kg, Danish pigs demonstrated significant advantages in bacon half length by 0.8%, loin eye area by 6.8%, loin weight by 4.4%, along with 1.6% higher live weight losses during transportation. When comparing gilts and barrows slaughtered at this live weight of 130 kg, Danish-origin gilts showed significant advantages over barrows in terms of chilled carcass weight by 2.3%, ham weight by 5.3%, and loin weight by 7.6%.

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 enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,348

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,402 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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