Suplementación con curcumina a vacas en pastoreo sobre producción y composición de leche
Notice bibliographique
Résumé
Introducción. La curcumina es el componente más abundante del rizoma de la Curcuma longa, es un pigmento natural catalogado como polifenol (Aggarwal y Sung, 2009) que posee cualidades antioxidantes (Condori et al., 2015). En rumiantes se utiliza como aditivo en la alimentación. En ovejas lecheras, el uso de la curcumina aumenta la producción y el contenido de ácidos grasos insaturados de la leche (Jaguezeski et al., 2018); en vacas lecheras adicionar cúrcuma con otras hierbas disminuyó la proporción de acetato a propionato en el fluido ruminal (Hashemzadeh-Cigari et al., 2014). Objetivo. Evaluar el uso de la curcumina en la producción y componentes de la leche de vacas lecheras en pastoreo. Métodos. Los tratamientos fueron con y sin la inclusión de curcumina, 0.224 g/d/v. El diseño experimental fue cruzado 2x2, las unidades experimentales fueron lotes de vacas Holstein neozelandés homogeneizados. El pastoreo fue rotacional con cerco eléctrico móvil en praderas de Medicago sativa L y Dactylis glomerata L; posterior a cada ordeña se ofreció 14 kg MF d/v de ensilado de maíz y el suplemento de curcumina. Las producciones de leche matutina y vespertina se midieron automáticamente con medidores Alfa Laval® y las muestras de ambas ordeñas se analizaron con MilkoScan®. Resultados y discusión. En la producción diaria de leche, como en los componentes de grasa, proteína y sólidos totales no se detectó diferencia entre tratamientos. Dicha respuesta contrasta con lo reportado por Nurdin et al. (2011) que indican un aumento significativo en la producción de leche al usar Black Cumin y Curcuma aeruginosa en la alimentación. Conclusión. La inclusión de 0.224 g/d/v de curcumina en la dieta de vacas Holstein neozelandés en pastoreo no afecto su producción de leche ni su composición.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».