OCORRÊNCIA DE CONTUSÕES E PERDAS ECONÔMICAS DE CARCAÇAS BOVINAS ABATIDAS EM ABATEDOURO-FRIGORÍFICO COM SERVIÇO DE INSPEÇÃO VETERINÁRIA NO ESTADO DE RORAIMA
Bibliographic record
Abstract
RESUMOO Brasil é um dos maiores produtores e exportadores de carne bovina do mundo, com um rebanho significativo, incluindo 817.821 bovinos no estado de Roraima.Este estudo foi conduzido em um abatedouro-frigorífico em Roraima entre agosto de 2018 e julho de 2019, com o objetivo de avaliar a ocorrência de contusões em carcaças bovinas, suas implicações econômicas e de saúde pública.Foram inspecionadas 542 carcaças durante o período de estudo.A avaliação ante mortem revelou lesões leves em 17,1% dos animais e graves em 0,74%, com dois animais morrendo durante o transporte.Os dados mostraram que a maioria das lesões ocorreu em animais transportados de locais mais distantes, como Caracaraí e Caroebe.Os fatores principais para as lesões incluíram a densidade da carga, más condições das estradas e frenagens bruscas.Na inspeção post mortem, 87,8% das carcaças apresentaram algum tipo de lesão, com uma média de 2,6 lesões por carcaça.A maioria das contusões foi de grau I (68,9%), seguidas de grau II (23,5%) e grau III (7,6%).As lesões foram mais comuns no coxão (45,8%), lombo (37,6%), gradil costal (9,7%) e dianteiro (6,9%).Embora não tenha sido possível calcular os prejuízos econômicos diretamente, lesões em carcaças causam perdas significativas tanto para produtores quanto para frigoríficos.A conclusão aponta para falhas no manejo do bem-estar animal durante o embarque, transporte e desembarque, sugerindo a necessidade de melhorias nos programas de bem-estar animal para reduzir prejuízos econômicos e melhorar a qualidade da carne, consolidando a cadeia produtiva brasileira no mercado mundial.Palavras-chave: Qualidade da carne; manejo; saúde pública; bem-estar animal; transporte de animais. INTRODUÇÃOO Brasil é um dos principais países no agronegócio de carnes, especialmente na carne bovina, possuindo um dos maiores rebanhos comerciais do mundo e sendo o maior exportador mundial.Em 2016, o rebanho bovino brasileiro alcançou 218,23 milhões de cabeças, um aumento de 6 milhões em relação a 2014, mantendo a segunda posição no ranking mundial, atrás da Índia.O estado de Roraima tem um rebanho de 817.821 bovinos, segundo dados da agência de defesa agropecuária do estado de Roraima (ADERR) (ADERR, 2017).Produtos de origem animal, particularmente carnes,
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".