Evaluación de dos concentrados (Purina y Almesa) en pollo de engorde de la raza COBB 500 en el centro de práctica San Isidro Labrador de la UNA Sede Camoapa, en el periodo enero a marzo del 2018
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación se realizó en el centro de practica San Isidro Labrador de la Universidad Nacional Agraria sede Camoapa, evaluando dos tipos de alimentos (Purina y Almesa) para la producción de pollos de engorde. Este trabajo se realizó con un lote de 100 pollos de engorde, donde se utilizaron dos grupos de 50 pollos para cada dieta, con una duración de 39 días del experimento. Los resultados fueron diferentes en comparación a otras tesis en cuanto a ganancia de peso, con el concentrado Purina se obtuvo un peso promedio de 2,463.2 gr y con Almeza 1,812.7 gr en 39 días. Los pollos que fueron alimentados con el concentrado Purina mantuvieron una ganancia de peso diaria de 61.9 gr y Almesa con 45.2 gr. En cuanto al conversión alimenticia con el concentrado Purina se logró una conversión de 73.35 gr diario y con Almesa se alcanzó una conversión de 100.41gr cada día. El rendimiento canal, con concentrado Purina fue de 72.75 gr y con Almeza fue de 76.38 gr. Cabe señalar que la composición nutritiva de Almesa fue del 20% de proteína y Purina fue de 22% de proteína según su etiqueta, se adicionaron vitaminas y minerales debido a que estos son componentes energéticos importantes para una alimentación balanceada. Con este estudio determinó que el uso de concentrado Purina, es significativo para la ganancia de peso ya que aporta más proteína para el pollo de engorde y es una alternativa de alimentación viable para los productores avícolas.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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".