Métodos de coleta de fezes e determinação dos coeficientes de digestibilidade da fração protéica e da energia de alimentos para o pacu, Piaractus mesopotamicus (Holmberg, 1887)
Bibliographic record
Abstract
Para melhorar a alimentação do pacu (Piaracatus mesopotamicus), é necessário conhecer o nível de aproveitamento dos ingredientes utilizados em suas dietas. Neste trabalho, inicialmente, foram analisados quatro métodos de coleta de fezes, em função da precisão e da versatilidade (dissecação, extrusão, Guelph e Guelph modificado), e o tempo entre as coletas de fezes nos sistemas de Guelph, por intermédio do coeficiente de digestibilidade da proteína bruta de uma dieta-referência para o pacu. Não houve diferença entre os métodos de coleta de fezes; já os intervalos de tempo das coletas apresentaram diferenças, podendo interferir nos resultados de digestibilidade da proteína. Em uma segunda etapa, para determinação dos coeficientes de digestibilidade da proteína e da energia de cinco concentrados protéicos de origem animal, cinco de origem vegetal e quatro energéticos, foram utilizadas rações elaboradas com 69,5% de uma dieta-referência, 30% do ingrediente teste e 0,5% de Cr2O3, utilizando o método de extrusão manual para a coleta de fezes. Os valores de digestibilidade da proteína da maioria dos alimentos apresentaram-se altos e não variaram estatisticamente, de 93,89 a 75,73% para o farelo de trigo e a farinha de penas, respectivamente. Entretanto, a farinha de sangue e a levedura apresentaram valores de digestibilidade da fração protéica significativamente inferiores (57,72 e 68,86%, respectivamente). Os coeficientes de digestibilidade da energia dos alimentos variaram consideravelmente, apresentando altos valores (acima de 90%) para o sorgo, o farelo de arroz e as sojas crua e tostada, e baixos valores (menores que 70%) para as farinhas de vísceras e de sangue, os farelos de soja e de algodão e a levedura. Quanto aos métodos de coleta de fezes, conclui-se que qualquer um pode ser adotado para a determinação de digestibilidade, desde que sejam rigorosamente aplicados. De maneira geral, a maioria dos concentrados protéicos pode ser utilizada como ótimas fontes de proteína, com exceção da farinha de sangue e a levedura, enquanto os alimentos energéticos confirmaram-se como excelentes fontes de energia em dietas para o pacu.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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".