Diseño, construcción y automatización de una descremadora de leche para la alimentación en terneras Holstein mestizas
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Bibliographic record
Abstract
En la Hacienda la Maga ubicada en el Recinto Cascarillas, Parroquia de Sibambe, Cantón Alausí, Provincia de Chimborazo, se diseñó, construyó y automatizó un prototipo de máquina descremadora de leche, el mismo que se utilizó para descremar, con el fin de suministrar leche descremada a las terneras. Se evaluó la utilización de tres dietas liquidas: con leche descremada, leche entera y sustituto de leche para la alimentación en terneras Holstein mestizas en la etapa de crecimiento. Se utilizó un total de 9 terneras de dos meses de edad con un peso entre 60 a 80 kilos, considerando que cada ternera es una unidad experimental, se valoró tres tratamientos con tres repeticiones, empleando un diseño de bloques completamente al azar (DBCA). Los resultados obtenidos demostraron que el prototipo de máquina descremadora alcanzó un 90% de eficiencia, obteniendo por cada 10 litros de leche 1 litro de crema en 360 segundos, en la prueba experimental en las terneras, no existieron diferencias significativas entre los tratamientos, puesto que alcanzaron ganancias de pesos promedios en leche descremada de 27,33 Kilos, leche entera de 26,00 kilos y sustituto de leche de 24,67 kilos, hasta los 60 días, con una presencia de diarreas del 0,0% en los tres tratamientos. La determinación de costos por tratamiento fue de $ 34,12 para leche descremada, $ 22,40 para leche entera y $ 25,50 para sustituto de leche. Se recomienda utilizar este prototipo de maquinaria para obtener leche descremada y brindar a las terneras una dieta líquida de calidad, ya que ha demostrado eficiencia y economía para el productor.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it