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Enregistrement W7104571592 · doi:10.19136/era.a12n3.4693

Calidad de la dieta y leche de cabras en pastoreo extensivo en un ecosistema semiárido

2025· article· es· W7104571592 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEcosistemas y Recursos Agropecuarios · 2025
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactoseGrazingComposition (language)Total dissolved solidsWet seasonMilk productionNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quality of goat milk in extensive grazing systems is closely related to the biochemical composition of the plant species consumed, which varies seasonally. The objective of this study was to analyze the milk quality of Creole goats and the proximate composition of their diet during two seasons (dry and rainy) in a semi-arid ecosystem in Baja California Sur, Mexico. Data was analyzed using a completely randomized design with three replicates. Milk samples were analyzed using MilkoScan® Minor and Fossomatic® Minor equipment, while plant species composition was assessed using standard laboratory methods. Milk results between seasons showed significant differences (p ≤ 0.05) in fat (4.72%), protein (3.84%), lactose (4.55%), total solids (15.66%), and non-fat solids (10.45%) content, being higher during the rainy season. The proximate composition of the species consumed by goats also showed significant differences in moisture, ash, lipids, crude fiber, and energy, both between seasons and between species. These dietary changes were shown in the nutritional quality of the milk, which has relevant implications for the production of artisanal dairy products. It is concluded that seasonal variability in diet quality directly influences the physicochemical parameters of goat milk, which are greater during the rainy season. This can be exploited by local producers to improve the added value of their products.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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