Evaluación preliminar de los recursos forrajeros en El Salvador: Bases para un inventario nacional
Bibliographic record
Abstract
Este estudio presenta un inventario preliminar de forrajes utilizados en sistemas de ganadería bovina en El Salvador. Los forrajes se clasificaron en: ensilajes, pastos de piso, pastos de corte y otros forrajes (heno, leguminosas y subproductos agrícolas). Se aplicaron protocolos estandarizados para la recolección de muestras, las cuales fueron procesadas en El Salvador y analizadas en la Université Laval, Canadá, para determinar su concentración de materia seca (MS), proteína cruda (PC), cenizas, fibra detergente neutro (FDN), fibra detergente ácido y perfil de ácidos grasos (AG), así como almidón en ensilajes con grano y fibra detergente neutro indigestible (FDNi) en forrajes seleccionados. Los ensilajes incluyeron maíz, sorgo, caña de azúcar y pasto Pennisetum. Se observó una amplia variabilidad en MS, PC y fracciones de fibra, asociada principalmente a diferencias en el momento de cosecha y manejo del ensilaje. Muchos ensilajes presentaron MS inferior al nivel óptimo (<30 %), lo que sugiere pérdidas nutricionales significativas. Los pastos de piso incluyeron Urochloa brizantha, Cynodon nlemfuensis, Digitaria swazilandensis, Megathyrsus maximus, entre otros y presentaron mayor MS y PC que los pastos de corte, principalmente constituidos de pasto Pennisetum y sus variantes. Ambos tipos de pastos mostraron niveles elevados de FDN y FDNi, lo que podría afectar negativamente el consumo y la digestibilidad. Los otros forrajes evaluados incluyeron heno de pasto Swazi, la leguminosa Cratylia y subproductos como rastrojos y elote. Donde se destaca la baja calidad nutricional del heno probablemente debido a una cosecha tardía. El perfil de AG evidenció una mayor proporción de AG poliinsaturados en los ensilajes con grano y en pastos frescos, destacando su potencial para mejorar la calidad lipídica de productos animales. Los resultados reflejan la necesidad de mejorar prácticas de manejo para optimizar el valor nutricional de los forrajes en sistemas ganaderos tropicales.
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 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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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 teacher head, 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".