Beef and Lamb carcass grading to underpin consumer satisfaction
Bibliographic record
Abstract
Le « Meat Livestock Australia » et l’INRA ont organisé un congrès international sur la prédiction de la qualité sensorielle de la viande bovine et ovine pour le consommateur. Durant deux jours, 19 présentations ont souligné que, de nos jours, la viande de ruminant doit répondre aux attentes gustatives des consommateurs qui achètent de la viande rouge pour leurs repas. L'accent a été mis sur le système de prédiction de la qualité MSA (pour Meat Standards Australia) qui a été conçu comme un système de prévision de la qualité sensorielle pour les viandes cuites à consommer dans diverses occasions sans pour autant nécessiter de connaissances spécifiques de la part des consommateurs. Ce congrès a reconnu unanimement la nécessité d’un tel système de prédiction de la qualité des viandes bovines et ovines afin de fidéliser les acheteurs parfois tentés de consommer des viandes blanches moins chères. Les 80 participants au congrès de 17 pays (Australie, Brésil, Canada, Chine, République tchèque, Danemark, France, Italie, Japon, Irlande, Pologne, Portugal, Afrique du Sud, Espagne, Thaïlande, Royaume-Uni, USA) ont travaillé de façon dynamique et collective. En effet, il a été décidé de créer un groupe de travail international avec les pays actuellement impliqués tout en étant ouvert à de nouveaux partenaires afin de mettre en oeuvre les recommandations issues du congrès.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".