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Enregistrement W3046000712 · doi:10.33262/concienciadigital.v3i3.1284

Evaluación de tres niveles de DDGS de maíz (Granos de destilería de maíz Desecados con Soluble 7%, 14%, 21%) en dietas de crecimiento, levante Coturnix Japónic

2020· article· es· W3046000712 sur OpenAlexvenueno aff
Segundo Manuel Shagñay Rea, Luis Abdón Rojas Oviedo

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilkworms and Sericulture Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesChemistryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Se investigó el efecto de la inclusión de tres niveles de DDGS (Granos de Destilería de Maíz Desecados con Soluble, 7%, 14%, 21%). En crecimiento, levante de la codorniz, bajo un Diseño Completamente al Azar. Al analizar el comportamiento biológico de los diferentes indicadores productivos, Al comparar con el peso inicial a la edad de un día con un peso promedio de 7.14 g. se determinó que la ganancia de peso de las codornices hasta los 21 días (crecimiento); al aplicar DDGS no difieren estadísticamente, las aves que recibieron 21 % de DDGS pesaron en promedio 60.68 g, aunque no difiere significativamente del resto de tratamientos, el consumo de alimento diario en esta etapa nos demuestra que las codornices que recibieron en su dieta 14 % DDGS consumieron 2.55 kg de alimento que difieren estadísticamente (P < 0.01) del resto de niveles; las aves más eficientes fueron a las que se suministraron 7% de DDGS debido a que reportó una conversión alimenticia de 4.33. En el período de levante las aves más eficientes fueron las que recibieron en la dieta DDGS en un 0% y 7 %, por ende tuvieron mayor peso y ganancia de peso de 144.29 y 142.46 g .Las conversiones más eficientes se obtuvo al aplicar 0 y 7 % de DDGS, puesto que para ganar 1 g de peso ingieren 3.68 y 3.67 g de alimento, el rendimiento a la canal de las aves que recibieron 21,% de DDGS permitieron rendimientos de 62.09, % que difiere estadísticamente el tratamiento al cual se aplicó 7 % de DDGS el mismo que alcanzó el 60.00 % de rendimiento a la canal y un mejor índice de eficiencia europea. El mejor rendimiento a la canal se obtuvo con el 21% de DDGS (62.09).

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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