Utilização de própolis (aditivo promotor de crescimento natural) na nutrição de ruminantes
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho é uma revisão bibliográfica que trata sobre a utilização da própolis na nutrição de ruminantes, a qual tem apresentado grande avanço científico sobre a quantidade e forma a ser fornecida para os animais de produção com a finalidade de aumentar a produtividade animal.Desta maneira, esta revisão poderá disponibilizar aos nutricionistas o conhecimento técnico e as informações necessárias para um melhor balanceamento de dietas GERON, L.J.V. et al.Utilização de própolis (aditivo promotor de crescimento natural) na nutrição de ruminantes.PUBVET, Londrina, V. 7, N. 13, Ed. 236, Art.1557, Julho, 2013.equilibradas com a utilização de aditivos naturais (própolis), buscando a maximização da produção animal.A própolis é uma substância resinosa, coletada por abelhas, nas partes da planta, tal como, o broto, botões florais e exsudatos resinosos.A sua composição química é bastante complexa e variada, estando intimamente relacionada com a ecologia da flora de cada região.Atualmente a própolis, vêm sendo utilizada como uma alternativa na nutrição dos ruminantes, com o objetivo de manter o equilíbrio benéfico da microbiota intestinal, especialmente em animais jovens ou em iminente condição de estresse.Serão abordadas aqui desde um breve histórico da própolis (aditivo natural), suas características e propriedades, bem como comparação entre o extrato de própolis e os ionóforos, prebióticos, probióticos e leveduras.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 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".