UJI KUALITAS PAKAN KOMPLIT BERBASIS HIJAUAN SORGUM-INDIGOFERA UNTUK INDUK DOMBA PROLIFIK
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kualitas dan nilai kecernaan pakan komplit berbasis hijauan sorgum dan indigofera sebagai pengganti rumput lapangan untuk induk domba prolifik. Penelitian dilakukan secara eksperimental di laboratorium melalui uji proksimat dan in vitro. Tiga komposisi pakan percobaan yaitu SI1 (60% silase hijauan Sorgum + 30% hay hijauan Indigofera + 10% dedak padi); SI2 (50% silase hijauan Sorgum + 40% Hay hijauan Indigofera + 10% dedak padi); SI3 (40% silase hijauan Sorgum + 50% Hay hijauan Indigofera + 10% dedak padi); dan RL (100% rumput lapangan) sebagai kontrol. Peubah yang diamati yaitu nilai kandungan nutrien dan kecernaan pakan. Data hasil uji proksimat yang diperoleh dianalisis dan diterjemahkan secara deskriptif dan dibandingkan berdasarkan acuan standar pakan untuk induk domba bunting dan menyusui dengan potensi kelahiran kembar dari NRC-Canada. Sedangkan, data nilai kecernaan dianalisis dengan uji ANOVA dan diuji lanjut dengan uji jarak berganda Duncan. Hasil penelitian menunjukan bahwa kandungan nutrien pakan SI secara keseluruhan dapat mengimbangi RL. Bahkan, kandungan protein kasar dan energi bruto pakan SI lebih tinggi dari RL sesuai jumlah hay indigofera yang diberikan dalam ransum. Nilai kecernaan pakan SI lebih tinggi (p<0,05) dari RL, dan semua pakan yang diujikan memiliki kandungan nutrien lebih tinggi dari standar NRC. Dapat disimpulkan bahwa pakan komplit berbasis hijauan sorgum dan indigofera (SI) memiliki kualitas yang lebih tinggi dari rumput lapangan dan rekomendasi NRC untuk induk domba prolifik serta dapat dijadikan sebagai pensubstitusi rumput lapangan. Selain itu, komposisi pakan komplit SI1 (60% silase hijauan sorgum + 30% hay indigofera + 10% dedak halus) merupakan pakan komplit ideal untuk induk domba garut prolifik.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».