Respuestas productivas de cuyes (Cavia porcellus) a la suplementación con harina de amaranto (Amaranthus caudatus) y curcuma (Curcuma longa): Un enfoque innovador para la cuyicultura sostenible
Bibliographic record
Abstract
La búsqueda de fuentes proteicas alternativas y sostenibles en la alimentación animal es relevante para la producción ganadera. El grano de amaranto (Amaranthus caudatus) se presenta como una opción prometedora, especialmente en la dieta de cuyes (Cavia porcellus) en etapa de crecimiento. El estudio evaluó el uso del grano de amaranto como fuente proteica para cuyes en etapa de crecimiento. Se realizaron pruebas con 60 cuyes de 15 días de edad, distribuidos en cuatro tratamientos con tres repeticiones cada uno. Los tratamientos consistieron en diferentes niveles de inclusión de grano de amaranto: Control (0%), T1 (10%), T2 (15%), y T3 (20%), expresados en base a materia seca. Se midieron el peso vivo, la conversión alimenticia, el consumo de alimento y la mortalidad durante 60 días. Los resultados demostraron que el tratamiento con un 10% de inclusión de A. caudatus presentó valores superiores de peso vivo y una mejor conversión alimenticia en comparación con las otras proporciones evaluadas (P = 0.04). Se sugiere que la inclusión de amaranto al 10% en la dieta de cuyes puede ser una alternativa proteica efectiva en el manejo de estos animales, ofreciendo beneficios en el rendimiento de peso y la eficiencia de conversión alimenticia, lo que contribuiría a una mejor producción y rendimiento durante la etapa de desarrollo. Estos hallazgos pueden ser relevantes para mejorar la calidad de los balanceados utilizados en la producción de cuyes y, en última instancia, contribuir al bienestar y rendimiento de estos animales en la industria ganadera.
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 | 0.001 |
| 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".