Milk Quality and Prolactin Hormone Levels of Murrah Buffalo Fed with Local Forage and Urea Molasses Block at Kapau Village Agam Regency West Sumatra
Notice bibliographique
Résumé
Feeding is one of the main factors in the success of a Murrah buffalo farming business. Good quality feed will increase Murrah buffalo's productivity, including the quality of milk produced. Buffalo (Bubalus bubalis) milk has the advantage of 6-8% fat and 3-8% protein compared to 3-4% fat and protein content in cow's (Bos taurus) milk. This study aims to improve milk quality and prolactin hormone levels in Murrah buffaloes by providing local forage-based feed and urea molasses block. This research is an experimental study with a Latin Square Design (LSD), using four female Murrah buffaloes as the research sample with the following feeding: P1 = basal feed (10% of body weight); P2 = 30% sweet potato leaves + 30% cassava leaves + 40% P1 + urea molasses block; P3 = 40% sweet potato leaves + 40% cassava leaves + 20% P1 + urea molasses block; P4 = 50% sweet potato leaves + 50% cassava leaves + urea molasses block. The parameters measured in this study were protein, amino acids, fat, milk fatty acids, and Murrah buffalo Prolactin Hormone levels. The results obtained in the study in order are as follows: protein (2.37-3.83%); amino acids (2.54-8.45%w/w); fat (5.86-9.22%); prolactin (1.61-1.99ng/ml). The results showed that feeding 50% sweet potato leaves, 50% cassava leaves, and urea molasses block can improve milk quality and prolactin hormone levels in Murrah buffaloes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».