Pengaruh Periode Laktasi Terhadap Kualitas Susu Sapi Perah FH di Wilayah Kerja Karya Nugraha Kabupaten Kuningan
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mendapatkan data kualitas susu sapi perah FH setiap periode laktasi dan kualitas susu terbaik pada periode laktasi di wilayah kerja KUD Karya Nugraha Kelurahan Cipari Kecamatan Cigugur Kabupaten Kuningan. Penelitian ini dilaksanakan selama 2 (dua) minggu, yaitu 4-18 Oktober 2008 di KUD Karya Nugraha Kelurahan Cipari Kecamatan Cigugur Kabupaten Kuningan dengan menggunakan 28 sapi perah laktasi, yaitu masing-masing 4 ekor sapi laktasi ke 1,2,3,4,5,6 dan 7 yang di beri pakan sama didasarkan atas kebutuhan berat kering (BK) pakan yang terdiri atas 60% rumput Pennisetum purpurium dan 40% konsentrat. Penelitian dilakukan menggunakan metode eksperimen dengan rancang acak lengkap dengan 7 perlakuan dan 4 kali ulangan. Perlakuan yang digunakan adalah periode laktasi, yaitu : I = sapi laktasi ke 1, II = sapi laktasi ke 2, III = sapi laktasi ke 3, IV = sapi laktasi ke 4, V = sapi laktasi ke 5, VI = sapi laktasi ke 6, VII = sapi laktasi ke 7. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa kualitas susu sapi perah di Wilayah Karya Nugraha Kabupaten Kuningan telah memenuhi syarat yang ditetapkan oleh Milk Codex sebagai susu yang berkualitas baik. Periode laktasi ke 4 menghasilkan susu terbaik, yaitu kadar lemak susu 3,71 %, SNF 8,02 %, Protein 3,01% dan laktosa 4,20 %.Kata Kunci : Sapi Perah FH, Laktasi, Kualitas Susu
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 ».