Outcrossing y selección de cuyes mejorados de la región Cajamarca para producir descendencia superior con altos índices de mérito genético
Bibliographic record
Abstract
El estudio tuvo como objetivo establecer una práctica de mejoramiento genético de cuyes basado en el outcrossing y selección por mérito genético en el Centro de Producción de Genética Superior (CENPROGEN-SUP), ubicado en el valle de Condebamba, región Cajamarca, Perú. Los progenitores de los cuyes evaluados procedieron de los valles interandinos de Cajamarca (cuyes FICP) y de Condebamba (cuyes Mangallana y cuyes Cholocal). El crecimiento de la descendencia de los cuatro cruces se evalúo bajo las mismas condiciones de manejo y alimentación. Se trabajó con 80 cuyes machos cruzados recién destetados (outcross) y seleccionados a partir de los cruzamientos de machos Mangallana con hembras FICP puras (MFp), machos Mangallana con hembras FICP cruzadas (MFc), machos FICP puros con hembras Cholocal (FpC) y machos FICP cruzados con hembrasMangallana (FcM). En general, el cruce MFp obtuvo el mayor peso promedio al destete (352.1 g), ganancia de peso (16.7 g/día), longitud corporal (36.3 cm) y perímetro torácico (24.9 cm) a los 70 días de edad, seguido del cruce MFc. No hubo diferencias en conversión alimenticia entre grupos. Se concluye que el outcrossing entre reproductores superiores y la posterior selección de su descendencia para caracteres de importancia económica permite obtener descendencias de machos cruzados genéticamente superiores.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| 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".