Macrominerais para bovinos de corte nas pastagens nativas dos Campos de Cima da Serra - RS
Bibliographic record
Abstract
Em face das poucas informações disponíveis sobre a composição mineral das pastagens nativas da região dos Campos de Cima da Serra (RS), o presente trabalho de pesquisa objetivou avaliar os teores dos principais macrominerais, em diferentes épocas do ano, e relacionar o perfil mineral destas pastagens com as necessidades nutricionais recomendadas pelo NRC (1996) para bovinos de corte. O projeto foi conduzido em vinte propriedades particulares, em Cambará do Sul, utilizando áreas de campo nativo que estavam sendo normalmente utilizadas em pastoreio por bovinos de corte e/ou ovinos e que não tinham sofrido nenhum tipo de melhoria, reforma ou recuperação (exceto queimada), no mínimo nos últimos 20 anos. Colheram-se, durante oito meses, e dentro de uma mesma área predeterminada em cada propriedade, amostras para determinar as concentrações de Ca, P, Mg, Na e S. Verificou-se efeito do mês de coleta sobre todos os minerais analisados. Foram constatados teores suficientes de Ca e Mg para as categorias de bovinos de corte menos exigentes. Os teores de Mg são deficientes para vacas em gestação e lactação e os teores de Ca são deficientes para terneiros. Por outro lado, os teores de P, Na e S apresentaram-se abaixo das exigências mínimas para as categorias de bovinos de corte avaliadas.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".