Evaluación de tres niveles de DDGS de maíz (Granos de destilería de maíz Desecados con Soluble 7%, 14%, 21%) en dietas de crecimiento, levante Coturnix Japónic
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Abstract
Se investigó el efecto de la inclusión de tres niveles de DDGS (Granos de Destilería de Maíz Desecados con Soluble, 7%, 14%, 21%). En crecimiento, levante de la codorniz, bajo un Diseño Completamente al Azar. Al analizar el comportamiento biológico de los diferentes indicadores productivos, Al comparar con el peso inicial a la edad de un día con un peso promedio de 7.14 g. se determinó que la ganancia de peso de las codornices hasta los 21 días (crecimiento); al aplicar DDGS no difieren estadísticamente, las aves que recibieron 21 % de DDGS pesaron en promedio 60.68 g, aunque no difiere significativamente del resto de tratamientos, el consumo de alimento diario en esta etapa nos demuestra que las codornices que recibieron en su dieta 14 % DDGS consumieron 2.55 kg de alimento que difieren estadísticamente (P < 0.01) del resto de niveles; las aves más eficientes fueron a las que se suministraron 7% de DDGS debido a que reportó una conversión alimenticia de 4.33. En el período de levante las aves más eficientes fueron las que recibieron en la dieta DDGS en un 0% y 7 %, por ende tuvieron mayor peso y ganancia de peso de 144.29 y 142.46 g .Las conversiones más eficientes se obtuvo al aplicar 0 y 7 % de DDGS, puesto que para ganar 1 g de peso ingieren 3.68 y 3.67 g de alimento, el rendimiento a la canal de las aves que recibieron 21,% de DDGS permitieron rendimientos de 62.09, % que difiere estadísticamente el tratamiento al cual se aplicó 7 % de DDGS el mismo que alcanzó el 60.00 % de rendimiento a la canal y un mejor índice de eficiencia europea. El mejor rendimiento a la canal se obtuvo con el 21% de DDGS (62.09).
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) | 0.000 | 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".