Evaluación preliminar de los recursos forrajeros en El Salvador: Bases para un inventario nacional
Notice bibliographique
Résumé
Este estudio presenta un inventario preliminar de forrajes utilizados en sistemas de ganadería bovina en El Salvador. Los forrajes se clasificaron en: ensilajes, pastos de piso, pastos de corte y otros forrajes (heno, leguminosas y subproductos agrícolas). Se aplicaron protocolos estandarizados para la recolección de muestras, las cuales fueron procesadas en El Salvador y analizadas en la Université Laval, Canadá, para determinar su concentración de materia seca (MS), proteína cruda (PC), cenizas, fibra detergente neutro (FDN), fibra detergente ácido y perfil de ácidos grasos (AG), así como almidón en ensilajes con grano y fibra detergente neutro indigestible (FDNi) en forrajes seleccionados. Los ensilajes incluyeron maíz, sorgo, caña de azúcar y pasto Pennisetum. Se observó una amplia variabilidad en MS, PC y fracciones de fibra, asociada principalmente a diferencias en el momento de cosecha y manejo del ensilaje. Muchos ensilajes presentaron MS inferior al nivel óptimo (<30 %), lo que sugiere pérdidas nutricionales significativas. Los pastos de piso incluyeron Urochloa brizantha, Cynodon nlemfuensis, Digitaria swazilandensis, Megathyrsus maximus, entre otros y presentaron mayor MS y PC que los pastos de corte, principalmente constituidos de pasto Pennisetum y sus variantes. Ambos tipos de pastos mostraron niveles elevados de FDN y FDNi, lo que podría afectar negativamente el consumo y la digestibilidad. Los otros forrajes evaluados incluyeron heno de pasto Swazi, la leguminosa Cratylia y subproductos como rastrojos y elote. Donde se destaca la baja calidad nutricional del heno probablemente debido a una cosecha tardía. El perfil de AG evidenció una mayor proporción de AG poliinsaturados en los ensilajes con grano y en pastos frescos, destacando su potencial para mejorar la calidad lipídica de productos animales. Los resultados reflejan la necesidad de mejorar prácticas de manejo para optimizar el valor nutricional de los forrajes en sistemas ganaderos tropicales.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».