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Enregistrement W3177472145 · doi:10.15381/rivep.v32i2.20018

Efecto de cinco niveles de balance electrolítico dietario en el crecimiento, características de carcasa y metabolitos de suero sanguíneo del cuy (Cavia porcellus)

2021· article· es· W3177472145 sur OpenAlexaff
Manuel Paredes, José Mantilla, Irma Bustamante, Joe Mantilla, José Cayotopa, Cristian Hobán, Pedro Ortiz, A. F. Mustafa

Notice bibliographique

RevueRevista de Investigaciones Veterinarias del Perú · 2021
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRabbits: Nutrition, Reproduction, Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsAnimal scienceChemistryArtBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Se realizó un estudio para determinar los efectos del balance electrolítico dietario (BED) sobre el rendimiento productivo, características de la canal y metabolitos sanguíneos del cuy en una granja experimental de Cajamarca, Perú. Se utilizaron 150 cuyes machos distribuidos en cinco tratamientos con cinco niveles de BED: 100, 200, 300, 400 y 500 mEq/kg. Cada tratamiento tuvo seis repeticiones y cada repetición con cinco cuyes/poza. Los cuyes consumieron alimento concentrado durante 42 días. Al término del periodo experimental se sacrificaron seis cuyes por tratamiento para determinar el rendimiento de carcasa, pesos relativos de las vísceras y concentración de metabolitos sanguíneos. Se encontraron diferencias (p<0.05) en el peso corporal final, ganancia de peso e índice de conversión alimenticia a favor de cuyes con BED de 300 mEq/kg. No hubo diferencias significativas entre tratamientos en las características de la canal ni en los valores de metabolitos en sangre, excepto la creatinina. Según los resultados de este estudio, el cuy podría ser alimentado con 300 mEq/kg de BED, con resultados satisfactorios de crecimiento.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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