INFLUÊNCIA DA DIETA AMINOACÍDICA NA COMPOSIÇÃO DO LEITE: REVISÃO DE LITERATURA
Bibliographic record
Abstract
Com uma produção de 27,5 bilhões de litros por ano, o Brasil ocupa a sexta posição do “ranking” mundial em produção de leite; e o Paraná, com 3,6 milhões de litros de leite produzidos no ano de 2010, ocupa o terceiro lugar no “ranking” nacional. Devido a esses números expressivos, a nutrição é uma área da Medicina Veterinária que vem se destacando a cada ano, para dessa forma otimizar toda essa produção pelos animais. Dentre as técnicas utilizadas para maximizar a produção e a qualidade do leite, destacam-se a introdução de aminoácidos protegidos à dieta. Esses são ditos protegidos pois passam pelo rúmen sem serem alterados pela ação das bactérias e, chegam ao intestino intactos. Posteriormente serão absorvidos e servirão de base para a formação de novas moléculas de proteína e gordura na glândula mamária. Os principais aminoácidos que devem ser suplementados dessa forma são a lisina e metionina, pois são considerados limitantes para a produção de leite, principalmente no que se refere aos animais de alta produção. Essa suplementação resulta em aumento no percentual de gordura e proteína no leite, conforme estudo de alguns autores. Dessa forma torna-se benéfico a adição de aminoácidos protegidos na dieta dos animais, pois os produtores irão receber um valor maior pago pelo litro do seu leite produzido. Isso vem ocorrendo principalmente em sistemas de pagamento em que remunera-se pelo aumento na quantidade de sólidos totais do leite. É considerado portanto viável econômica e produtivamente o uso de aminoácidos na dieta de bovinos leiteiros.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".