In this paper we focus our attention on tableau methods for propositional interval temporal logics. These logics provide a natural framework for representing and reasoning about temporal properties in several areas of computer science. However, while various tableau methods have been developed for linear and branching time point-based temporal logics, not much work has been done on tableau methods for interval-based ones. We develop a general tableau method for Venema's \cdt\ logic interpreted over partial orders (\nsbcdt\ for short). It combines (...) features of the classical tableau method for first-order logic with those of explicit tableau methods for modal logics with constraint label management, and it can be easily tailored to most propositional interval temporal logics proposed in the literature. We prove its soundness and completeness, and we show how it has been implemented. (shrink)

This article is part of a For-Discussion-Section of Methods of Information in Medicine about the paper "Biomedical Informatics: We Are What We Publish", written by Peter L. Elkin, Steven H. Brown, and Graham Wright. It is introduced by an editorial. This article contains the combined commentaries invited to independently comment on the Elkin et al. paper. In subsequent issues the discussion can continue through letters to the editor.

Purpose Prescription stimulant use as “cognitive enhancers” has been described among undergraduate college students. However, the use of prescription stimulants among future health care professionals is not well characterized. This study was designed to determine the prevalence of prescription stimulant misuse among students at an academic health sciences center. -/- Method Electronic surveys were e-mailed to 621 medical, pharmacy, and respiratory therapy students at East Tennessee State University for four consecutive weeks in fall 2011. Completing the survey was voluntary and (...) anonymous. Surveys asked about reasons for, frequency of, and side effects of nonprescription misuse of prescription stimulants. Given the sensitive material, an opportunity to win one of ten $50 gift cards was used as an incentive. -/- Results Three hundred seventy-two (59.9%) students completed the survey from three disciplines (47.6% medical, 70.5% pharmacy, and 57.6% respiratory therapy). Overall, 11.3% of responders admitted to misusing prescription stimulants. There was more misuse by respiratory therapy students, although this was not statistically significant (10.9% medicine, 9.7% pharmacy, 26.3% respiratory therapy; P = .087). Reasons for prescription stimulant misuse included to enhance alertness/ energy (65.9%), to improve academic performance (56.7%), to experiment (18.2%), and to use recreationally/get high (4.5%). -/- Conclusions Prescription stimulant misuse was prevalent among participating students, but further research is needed to describe prevalence among future health care workers more generally. The implications and consequences of such misuse require further study across professions with emphasis on investigating issues of academic dishonesty (e.g., “cognitive enhancement”), educational quality, and patient safety or health care quality. (shrink)

Tropical grasses are fast growing and often used for phytoremediation. Three different types of tropical grasses: Vetiver (V. zizanoides), Imperata (I. cylindrical) and Pennisetum (P. purpureum) tested in different growth media of spiked heavy metal contents under the glasshouse environment of RimbaIlmu for 60-day. The growth performance, metals tolerance and phyto-assessment of cadmium (Cd), lead (Pb), zinc (Zn) and copper (Cu) in shoots and roots were assessed using flame atomic absorption spectrometry (FAAS).Tolerance index (TI), translocation factor (TF), biological accumulation coefficient (...) (BAC), biological concentration factor (BCF), and uptake efficacy was applied to evaluate the metal translocation ability among all three grasses. All three grasses showed significantly higher (pPb> Cd >Cu. The results of study suggested that both Imperata and Pennisetum are commendable and potential phytoextractors for Zn as well as phytostabilizers for Cd, Pb and Cu, respectively. (shrink)

Đến khúc này, 3 ông bói cá cũng bí nên chuyển chủ đề. Hướng sang vấn đề ăn cá vậy. Đây là vấn đề truyền thống lâu đời. Có chuyện gì lớn?

If an AI makes a significant contribution to a research paper, should it be listed as a co-author? The current guidelines in the field have been created to reduce duplication of credit between two different authors in scientific articles. A new computer program could be identified and credited for its impact in an AI research paper that discusses an early artificial intelligence system which is currently under development at Lawrence Berkeley National. One way to imagine the future of artificial intelligence (...) is that it will be much less expensive to develop new technologies than to create new ways of thinking. Now we have done this technology, and now we go and ask why in the end it is the artificial intelligence that takes over? Well, it is not that artificial intelligence is bad, but it is not as effective as human minds or as intelligent as machine minds. Even in the past, when computers were more intelligent than humans, not all the AI programs have been so intelligent as to be intelligent enough to be called intelligent. (shrink)

An anthology on Panarchy edited by Gian Piero de Bellis for World Wide Wisdom, Saint-Imier, 2023.

*Nhân dịp đầu năm mới, phóng viên Chẫu Quê cậy thân quen, phỏng vấn ông Bói Cá đang ngủ gật trên cành tre giữa ao. Ông Bói Cá bị quấy rầy giấc ngủ gắt gỏng bảo: 3 câu thôi nhé. Thì 3 câu. (Gớm nữa, ai hỏi hơn đâu mà đã giao hẹn sớm thế!).

Thе оutbrеаk оf thе соrоnаvirus disеаsе 2019 (СОVID-19) саusing milliоns оf pеоplе tо bе infесtеd hаs pоsеd mаjоr publiс hеаlth аnd gоvеrnаnсе сhаllеngеs. This study еvаluаtеs thе еxtеnt tо whiсh thе unаvаilаbility оf intеrnеt fоr сhildrеn tо lеаrn оnlinе during thе pаndеmiс аffесts pаrеntаl psyсhоlоgiсаl wеllbеing. Wе find thаt pаrеnts hаving nо intеrnеt fоr thеir сhildrеn tо lеаrn оnlinе during tо thе pаndеmiс аrе 40.37, 47.22, 43.68, аnd 46.90 pеrсеntаgе pоints mоrе likеly tо fееl аnxiоus, wоrriеd, displеаsеd, аnd dеprеssеd еvеry (...) dаy. Thе study саlls fоr thе еxpаnsiоn оf suppоrts fоr сhildrеn аnd fаmiliеs during thе pаndеmiс, еspесiаlly fоr disprоpоrtiоnаtеly аffесtеd соmmunitiеs. (shrink)

This book is a translation of W.V. Quine's Kant Lectures, given as a series at Stanford University in 1980. It provide a short and useful summary of Quine's philosophy. There are four lectures altogether: I. Prolegomena: Mind and its Place in Nature; II. Endolegomena: From Ostension to Quantification; III. Endolegomena loipa: The forked animal; and IV. Epilegomena: What's It all About? The Kant Lectures have been published to date only in Italian and German translation. The present book is filled out (...) with the translator's critical Introduction, "The esoteric Quine?" a bibliography based on Quine's sources, and an Index for the volume. (shrink)

Background Several jurisdictions, including Singapore, Australia, New Zealand and most recently Ireland, have a public interest or public good criterion for granting waivers of consent in biomedical research using secondary health data or tissue. However, the concept of the public interest is not well defined in this context, which creates difficulties for institutions, institutional review boards and regulators trying to implement the criterion. Main text This paper clarifies how the public interest criterion can be defensibly deployed. We first explain the (...) ethical basis for requiring waivers to only be granted to studies meeting the public interest criterion, then explore how further criteria may be set to determine the extent to which a given study can legitimately claim to be in the public interest. We propose an approach that does not attempt to measure magnitude of benefit directly, but rather takes into account metrics that are more straightforward to apply. To ensure consistent and justifiable interpretation, research institutions and IRBs should also incorporate procedural features such as transparency and public engagement in determining which studies satisfy the public interest requirement. Conclusion The requirement of public interest for consent waivers in secondary biomedical research should be guided by well-defined criteria for systematic evaluation. Such a criteria and its application need to be periodically subject to intra-committee and intra-institution review, reflection, deliberation and amendment. (shrink)

Abstract In this chapter, we challenge the presupposed concept of innovation in the responsible innovation literature. As a first step, we raise several questions with regard to the possibility of ‘responsible’ innovation and point at several difficulties which undermine the supposedly responsible character of innovation processes, based on an analysis of the input, throughput and output of innovation processes. It becomes clear that the practical applicability of the concept of responsible innovation is highly problematic and that a more thorough inquiry (...) of the concept is required. As a second step, we analyze the concept of innovation which is self-evidently presupposed in current literature on responsible innovation. It becomes clear that innovation is self-evidently seen as (1) technological innovation, (2) is primarily perceived from an economic perspective, (3) is inherently good and (4) presupposes a symmetry between moral agents and moral addressees. By challenging this narrow and uncritical concept of innovation, we contribute to a second round of theorizing about the concept and provide a research agenda for future research in order to enhance a less naïve concept of responsible innovation. (shrink)

Smart Farming Technologies raise ethical issues associated with the increased corporatization and industrialization of the agricultural sector. We explore the concept of biomimicry to conceptualize smart farming technologies as ecological innovations which are embedded in and in accordance with the natural environment. Such a biomimetic approach of smart farming technologies takes advantage of its potential to mitigate climate change, while at the same time avoiding the ethical issues related to the industrialization of the agricultural sector. We explore six principles of (...) a natural concept of biomimicry and apply these principles in the context of smart farming technologies. (shrink)

A gas in a box is perhaps the most important model system studied in thermodynamics and statistical mechanics. Usually, studies focus on the gas, whereas the box merely serves as an idealized confinement. The present article focuses on the box as the central object and develops a thermodynamic theory by treating the geometric degrees of freedom of the box as the degrees of freedom of a thermodynamic system. Applying standard mathematical methods to the thermody- namics of an empty box allows (...) equations with the same structure as those of cosmology and classical and quantum mechanics to be derived. The simple model system of an empty box is shown to have interesting connections to classical mechanics, special relativity, and quantum field theory. (shrink)

Coronavirus disease (Covid-19) is an infectious disease caused by the SARS-CoV-2 virus. Spreading rate of mutated corona virus (delta variant) during second wave was very fast. Most of the people infected with the COVID-19 virus experienced mild to moderate to severe respiratory illness. Although patients in the second wave were younger but the duration of hospitalization and case fatality rate were lower than those in the first wave. During first wave of Covid-19 it was observed that persons above 55 years (...) of age and those with underlying medical problems like cardiovascular disease, diabetes, chronic respiratory disease and cancer were more susceptible to develop serious illness but in second it was observed that person between 30 to 55 years along with old age and younger people suffering from hypertension, diabetes and respiratory diseases were more susceptible to this covid-19 virus. The most frequent signs and symptoms in both waves were fever, dyspnea, pneumonia, and cough, and the most relevant comorbidities were cardiovascular diseases, type 2 diabetes mellitus, and chronic neurological diseases. Every country has lost its human resources due to covid-19 virus which not only disturb the social life but economic conditions are also very badly affected. Now we use the resources so rapidly that may create economic imbalance in future. The psychological effect is an essential component of disaster management of infectious pandemics. (shrink)

This pаpеr invеstigаtеs thе hiddеn yеt pеrsistеnt cоst оf cоnflict tо birth wеight оutcоmеs fоr 53 dеvеlоping cоuntriеs еxpеriеncing cоnflict in thе pаst thrее dеcаdеs (1990-2018). Explоiting thе vаriаtiоn аcrоss districts аnd cоncеptiоn mоnths-yеаrs, wе find thаt intrаutеrinе еxpоsurе tо аrmеd cоnflict in thе first trimеstеr оf prеgnаncy rеducеs child’s wеight аt birth by 2.8% аnd rаisеs thе incidеncе оf lоw birth wеight by 3.2 pеrcеntаgе pоints. Infаnts bоrn tо pооr аnd lоw еducаtеd mоthеrs аrе еspеciаlly vulnеrаblе tо thе аdvеrsе (...) rеpеrcussiоns оf аrmеd cоnflict. Givеn thе lоng-lаsting cоnsеquеncеs оf pооr infаnt hеаlth оvеr thе lifе cyclе, оur findings cаll fоr glоbаl еffоrts in thе prеvеntiоn аnd mitigаtiоn оf cоnflict. Extrа аttеntiоn shоuld bе dirеctеd tо childrеn аnd wоmеn frоm disаdvаntаgеd bаckgrоunds. (shrink)

The behavior of macroeconomic indicators (reflecting the development of both the national economy as a whole and that of individual economic sectors) testifies to the low current efficiency of the functioning of economic entities in the context of economic activities. This in turn necessitates scientific substantiation of developing and introducing theoretical and methodological recommendations to ensure innovative development of the country. One of the most effective ways to practically implement this task is to substantiate methods for quantitative assessment of potential (...) in the context of economic activities. The practical value of applying these methods is that the results of the integrated assessment of potential can be used as a criterion for the priority development of certain economic sectors or economic activities. (shrink)

According to the forecast that billions of devices will get connected to the Internet by 2020. All these devices will produce a huge amount of data that will have to be handled rapidly and in a feasible manner. It will become a challenge for real-time applications to handle this huge data while considering security issues as well as time constraints. The main highlights of cloud computing are on-demand service and scalability; therefore the data generated from IoT devices are generally handled (...) in cloud infrastructure. Though, dealing with IoT application requests on the cloud exclusively is not a proficient result for some IoT applications particularly time-sensitive ones. These issues can be settled by utilizing another idea called, Fog computing. Fog computing has become one of the major fields of research from both academia and industry perspectives. The ongoing research commitments on few issues in fog computing are figuring out in this paper. At long last, this paper also highlights some open issues in fog with IoT, which will determine the future research direction for implementing Fog computing paradigm. (shrink)

Thе еxprоpriаtiоn оf аgriculturаl lаnd tо prоvidе nеw lаnd fоr industriаl аnd urbаn еxpаnsiоn, rеfеrrеd tо аs cоmpulsоry аcquisitiоn, is prеvаlеnt in dеvеlоping cоuntriеs. Using Viеtnаm аs а lаbоrаtоry, this study еvаluаtеs thе impаcts оf lоsing fаrmlаnd thrоugh cоmpulsоry аcquisitiоn оn hоusеhоld wеlfаrе аnd rеаchеs thе fоllоwing findings. A 10 pеrcеntаgе pоint incrеаsе in thе prоpоrtiоn оf lаnd еxprоpriаtеd rеsults in а 2.2% dеcrеаsе in hоusеhоld wеlfаrе prоxiеd by fооd еxpеnditurе. Bеsidеs, pоliticаlly uncоnnеctеd аnd еthnic minоrity hоusеhоlds аrе disprоpоrtiоnаtеly vulnеrаblе. (...) Thе аdvеrsе wеlfаrе еffеct cоuld tаkе up tо 10 yеаrs tо еvаpоrаtе. Thе rеductiоn in hоusеhоld wеlfаrе is аttributаblе tо thе dеclinе in аgriculturаl incоmе аnd thе inаbility tо pаrticipаtе in thе nоn-аgriculturаl lаbоr mаrkеt. Othеr аspеcts оf hоusеhоld bеhаviоr fоllоwing cоmpulsоry аcquisitiоn аrе аlsо еxplоrеd, such аs sаving, sоciаl cаpitаl, lаbоr, аnd cаpitаl аllоcаtiоn. (shrink)

This pаpеr invеstigаtеs thе hiddеn yеt pеrsistеnt cоst оf cоnflict tо birth wеight оutcоmеs fоr 53 dеvеlоping cоuntriеs еxpеriеncing cоnflict in thе pаst thrее dеcаdеs (1990-2018). Explоiting thе vаriаtiоn аcrоss districts аnd cоncеptiоn mоnths-yеаrs, wе find thаt intrаutеrinе еxpоsurе tо аrmеd cоnflict in thе first trimеstеr оf prеgnаncy rеducеs child’s wеight аt birth by 2.8% аnd rаisеs thе incidеncе оf lоw birth wеight by 3.2 pеrcеntаgе pоints. Infаnts bоrn tо pооr аnd lоw еducаtеd mоthеrs аrе еspеciаlly vulnеrаblе tо thе аdvеrsе (...) rеpеrcussiоns оf аrmеd cоnflict. Givеn thе lоng-lаsting cоnsеquеncеs оf pооr infаnt hеаlth оvеr thе lifе cyclе, оur findings cаll fоr glоbаl еffоrts in thе prеvеntiоn аnd mitigаtiоn оf cоnflict. Extrа аttеntiоn shоuld bе dirеctеd tо childrеn аnd wоmеn frоm disаdvаntаgеd bаckgrоunds. (shrink)

In the human sciences, experimental research is used to establish causal relationships. However, the extrapolation of these results to the target population can be problematic. To facilitate extrapolation, we propose to use the statistical technique Latent Class Regression Analysis in combination with the analogical reasoning theory for extrapolation. This statistical technique can identify latent classes that differ in the effect of X on Y. In order to extrapolate by means of analogical reasoning, one can characterize the latent classes by a (...) combination of features, and then compare these features to features of the target. (shrink)

Formulação de Ração para Ovinos -/- Belo Jardim 2021 Formulação de Ração para Ovinos Copyright © 2021 -/- Todos os direitos reservados -/- Impresso no Brasil / Printed in Brazil -/- Departamento de Nutrição Animal do IPA – Instituto Agronômico de Pernambuco Av. Gen. San Martin, 1371 - Bongi, Recife - PE -/- Presidente do Comitê Editorial Múcio de Barros Wanderley Membros do Comitê Editorial Antônio Raimundo de Sousa Editor-chefe Josimar Gurgel Fernandes Editores de Seção Antonio Felix da Costa Supervisão (...) editorial Almira Almeida de Souza Galdino -/- Dados de Catalogação E81 Formulação de Ração para Ovinos [recurso eletrônico] / – Belo Jardim: IPA, 2021. Il. Color. PDF (estudos técnico e graduação) -/- ISSN 2446-8053 (online) -/- 1. Formulação. 2. Ração. 3. Dietas. 4. Alimentos. 5. Ovinos. I. . II. Título. CDD 221-1 -/- APRESENTAÇÃO -/- O material Formulação de Ração para Ovinos é um material de apoio para os estudantes técnicos da área pecuária ou agropecuária e para os acadêmicos da área da ciência animal que necessitam de uma base teórico-científica para a formulação de dietas para ovinos das mais diferentes categorias, idades, estados fisiológicos etc. A abordagem desse material é a apresentação das exigências nutricionais dos ovinos mediante as bases científicas como o NRC (2007); e, através de equações de predileções, apresentar as exigências nutricionais sob as condições brasileiras. Posteriormente, apresentar exemplos práticos de formulação de dietas mediante as técnicas matemáticas empregadas para a mesma. Será abordada situações reais onde um profissional pode se deparar no cotidiano de propriedades ovinocultoras. O texto estruturado de forma sistêmica, dividido em três capítulos com as exigências nutricionais, composição dos principais alimentos e a formulação prática de dietas, possibilita que os conceitos e as etapas de elaboração de dietas que supram as necessidades dos animais sejam abordados de forma clara e objetiva, com a finalidade de servir de ferramenta para que os produtores rurais, técnicos, zootecnistas, nutricionistas etc. possam conseguir elaborar dietas para fornecer uma ração que supra os requerimentos dos ovinos e que possam, também, atuar como agentes multiplicadores dessas técnicas de elaboração e planejamento alimentar nas suas regiões de origem/atuação. -/- SUMÁRIO -/- EXIGÊNCIAS NUTRICIONAIS DOS OVINOS 1 Equações de predição do consumo de matéria seca (CMS) 1 Equações de predição das formas de energia para ganho de peso 2 Equações de predição das formas de proteína para ovinos 3 Equações de predição de energia para ovinos leiteiros 5 Equações de predição de proteína metabolizável para ovinos leiteiros 6 Tabelas de requerimentos nutricionais dos ovinos 7 ALIMENTOS PARA OVINOS 19 FORMULAÇÃO DE RAÇÃO PARA OVINOS 29 RAÇÕES PRONTAS PARA OVINOS 65 CONCLUSÕES 71 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 72 -/- -/- EXIGÊNCIAS NUTRICIONAIS DOS OVINOS -/- Para a formulação de dietas, tanto para a espécie ovina quanto para outras espécies de interesse zootécnico, deve seguir um padrão, este que é estabelecido com o objetivo de facilitar o processo de elaboração de uma dieta. Um dos passos da elaboração é a determinação das exigências nutritivas do animal para que sirva de base para a ração final obter as mesmas quantidades da exigência, por exemplo, um animal que exige 0,25 kg de proteína, então balanceia-se uma dieta que contenha a mesma quantidade exigida. As exigências nutricionais dos animais mudam em decorrência de diversos fatores, sendo os mais relevantes a raça, peso, idade, estado produtivo do animal, ambiente, disponibilidade de forragem etc. Das exigências nutricionais dos animais, as de maior destaque são os requisitos proteicos, energéticos, vitamínicos e minerais. Existem diferentes fontes teóricas e científicas que dispõem de tabelas de requerimentos nutricionais da espécie ovina de acordo com diferentes fatores, sendo eles os de peso vivo; ganho ou perda de peso; estado produtivo ou improdutivo de carne, leite ou lã; animal em início, meio ou fim da gestação com um ou dois fetos; fêmeas paridas em lactação com uma ou duas crias ao pé etc. Apresentarei aqui algumas equações para predizer as exigências líquidas nutricionais dos ovinos e as principais tabelas de requerimentos dos ovinos que servirão de base teórica para a formulação prática de rações para animais em diferentes situações. Equações de predição do consumo de matéria seca (CMS) Na tabela 1, são apresentadas as estimativas para o consumo diário de matéria seca para cordeiros em função da variação do peso vivo (PV) e do ganho de peso diário (GPD), considerando-se a seguinte equação: CMS (kg/animal/dia) = 0,311 + [(0,0197 x PV) + (0,682 x GPD)] -/- Utilizando essa equação para diferentes pesos e médias de ganho de peso diário montamos a tabela de CMS dos cordeiros: Tabela 1: Estimativas do consumo diário de matéria seca em função do peso vivo e do ganho médio diário de peso de cordeiros Fonte: CABRAL, et al., 2008. Equações de predição das formas de energia para ganho de peso Para a estimativa das exigências de energia líquida para ganho de peso dos animais, pode-se utilizar a seguinte fórmula: Y = (2,0411 + (0,0472 x PV)) x GPD -/- Onde: Y = energia líquida (Mcal) necessária para ganho de 1kg de peso vivo PV= peso vivo dos animais GPD = ganho médio diário em kg Para a transformação das exigências em energia líquida para ganho de peso (ELg), foi considerada a eficiência de uso da energia para ganho de peso de 0,47. De posse dos valores de energia metabolizável de mantença (EMm) e energia metabolizável para ganho (EMg), foram obtidos a exigência em energia digestível (ED) e nutrientes digestíveis totais (NDT), dividindo-se o total de EM por 0,82 e a ED por 4,409 (tabela 2): Tabela 2: Estimativas das exigencias de diferentes formas de energia em função do peso vivo e do ganho médio diário de peso de cordeiros Fonte: CABRAL, et al., 2008. Equações de predição das formas de proteína para ovinos Para estimar as necessidades líquidas em proteína em função do ganho de peso, pode-se utilizar a seguinte equação: Y = 189,21 – (0,7652 x PV) x GPD Onde: Y = quantidade (g) de proteína líquida necessária para o ganho de 1 kg de peso vivo PV = peso vivo do animal, que dividido pela eficiência de 0,59 resultou na estimativa da proteína metabolizável para ganho GPD = ganho médio diário em kg Para estimar a proteína para cada kg de peso vivo de ganho é usada a fórmula: Y = 189,21 – (0,7652 x PV) -/- Por sua vez, essa equação foi convertida em proteína metabolizável (PMg) para ganho considerando-se a eficiência de 0,59. Uma vez obtida a quantidade total de proteína metabolizável (PMm + PMg), a mesma foi convertida a proteína bruta (g/animal/dia), a partir das seguintes equações: PMic (g) = 120 x NDT (kg) x 0,64 PDR (g) = 1,11 x PMic PNDR (g) = (PM – PDR)/0,8 PB (g) = PDR + PNDR -/- Onde: PMic = quantidade de proteína bruta microbiana que flui para o duodeno por dia PDR = exigência em proteína degradada no rúmen PNDR = exigência em proteína não degradada no rúmen PB = exigência em proteína bruta Através desse sistema de equações determinamos as estimativas das exigências proteicas dos cordeiros em função do peso vivo e do ganho de peso diário (tabela 3). Lembrando-se que essas equações de predição são para ovinos produtores de carne, isto é, para ovinos de corte. As estimativas e algumas equações de predição para ovinos produtores de leite serão apresentadas posteriormente. Tabela 3: Estimativas das exigencias de diferentes formas de proteína em função do peso vivo e do ganho médio diário de peso de cordeiros Fonte: CABRAL, et al., 2008. Equações de predição de energia para ovinos leiteiros De forma geral, os ovinos necessitam de energia para diversas funções, dentre elas para mantença, para movimentação ou trabalho (mudança de posição, por exemplo), para crescimento, gestação e lactação. As equações de predileção para estimar essas exigências são apresentadas abaixo e foram compiladas do AFRC (1993): Mantença: Metabolismo em Jejum F (MJ/dia) = C1 {0,25(PV/1,08)0,67} para animais de até 1 ano F (MJ/dia) = C1 {0,23(PV/1,08)0,67} para animais acima de 1 ano C1 = 1,15 para machos inteiros; 1,00 para fêmeas e machos castrados Estimativas de custo adicional de energia de atividade: Atividade Custo energético Movimento horizontal 0,7 cal/kg/movim. Movimento vertical 6,7 cal/kg/movim. Em estação 2,4 kcal/kg/dia Uma muda de posição 0,06 kcal/kg -/- Crescimento: Valor de energia do ganho VE (MJ/kg) = 2,5 + 0,35PV (Machos não Merino) VE (MJ/dia) = 4,4+ 0,32PV (Castrados) VE (MJ/dia) = 2,1+ 0,45PV (Fêmeas) VE (MJ/kg) = 5,7 Mcal/kg de ganho (Fêmeas em lactação) Gestação (últimos 3 meses): Retenção diária de energia (EC) Ec = 0,25 PVo (Et x 0,07372e-0,00643), onde: t – número de dias para a composição PVo – total de peso dos cordeiros ao nascimento (kg) Lactação: Valor de energia do leite VEg (MJ/dia) = 0,0328G x 0,0025P + 2,2033, onde G - conteúdo de gordura do leite (g/kg) P – conteúdo de proteína do leite (g/kg) Equações de predição de proteína metabolizável para ovinos leiteiros Mantença: PMm (g/dia) = 2,1875g/kgPV0,75 + 20,4 (Ovelhas) PMm (g/dia) = 2,1875g/kgPV0,75 (Cordeiros (as) em crescimento) Ganho de peso: Valor de proteína do ganho NPf (g/dia) = ∆PV (160,4 – 1,22PV + 0,0105PV2) para machos e castrados NPf (g/dia) = ∆PV (156,01 – 1,94PV + 0,0173PV2) para fêmeas Gestação: Valor de retenção de proteína líquida no feto e envoltórios fetais (PLc) PLc (g/dia) = TPt x 0,06744e-0,00601t, onde t = número de dias para a concepção e: Log10(TPt) = 4,928 – 4,873e-0,00601t Lactação: Valor de proteína líquida do leite (Pll) Pll = 71,9 g/kg de leite Tabelas de requerimentos nutricionais dos ovinos Resumidamente, a composição do concentrado dos ovinos, de acordo com a categoria, e as quantidades a serem fornecidas/animal/dia é a seguinte: Tabela 4: Composição do concentrado e quantidades fornecidas Fonte: CODEVASF, 2011. Agora, vamos dividir os requerimentos dos ovinos de acordo com a categoria, conforme os dados obtidos no NRC (2007). Tabela 5: Cordeiros desmamados precocemente, potencial de crescimento moderado3 PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal¹) CMS (% PV) PB (g) NDT² (g) Ca (g) P (g) 10 200 0,5 5 180 410 3,5 1,8 20 250 1 5 170 815 5,5 2,3 30 300 1,3 4,3 190 1000 6,8 3,2 40 350 1,5 3,8 200 1180 7,8 3,7 50 300 1,5 3 190 1180 6,8 3,7 -/- 1 – para converter matéria seca em matéria natural, divida o valor em MS pela porcentagem de MS do ingrediente. Por exemplo, em uma ração encontrou-se 100 g MS de milho, sabendo-se que a % de MS do milho é 90%, então: 100/0,9 = 112 g de milho com base na matéria natural. 2 – 453,6 g de NDT equivale a 0,91 Mcal de energia digestível (ED). Tabela 6: Cordeiros desmamados precocemente, potencial de crescimento rápido3 PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 10 250 0,6 6 160 500 5 2,3 20 300 1,2 6 210 910 6,5 2,8 30 350 1,4 4,7 220 1100 7,5 3,2 40 400 1,5 3,8 230 1150 8,5 4,1 50 430 1,7 3,4 240 1270 9,5 6,8 60 350 1,7 2,8 240 1270 8,2 4,5 -/- Tabela 7: Terminação de cordeiros (idade entre 4 e 7 meses)3 PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 30 300 1,3 4,3 190 950 6,5 3,5 40 270 1,6 4 185 1230 6,5 3,5 50 200 1,6 3,2 160 1230 5,5 3,5 -/- 3 – ganhos de peso máximos esperados. -/- Tabela 8: Borregas de reposição (para reprodução)4 PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 30 230 1,2 4 185 770 6,5 3 40 180 1,4 3,5 175 910 5,9 3 50 120 1,5 3 140 860 5 2,5 60 100 1,5 2,5 140 860 4,5 2,5 70 100 1,5 2,1 150 860 4,5 3 -/- Tabela 9: Borregos de reposição (para reprodução)4 PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 40 330 1,8 4,5 250 1130 7,7 3,6 60 320 2,4 4 270 1550 8,2 4,1 80 290 2,8 3,5 270 1770 8,6 4,5 100 250 3 3 270 1770 8,2 4,5 -/- 4 – esses cordeiros são destinados para a reprodução, portanto, o ganho máximo de peso e o acabamento são de importância secundária. Tabela 10: Mantença de ovinos PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 50 10 1 2 100 550 2 2 60 10 1,1 1,8 110 590 2,5 2,5 70 10 1,2 1,7 120 680 2,5 2,5 80 10 1,3 1,6 130 730 3 3 90 10 1,4 1,5 140 770 3 3 -/- Tabela 11: Flushing para ovinos (2 semanas pré-reprodução e primeiras 3 semanas de reprodução) PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 50 100 1,6 3,2 150 950 5,5 3 60 100 1,7 2,8 155 1000 5,5 3 70 100 1,8 2,6 165 1050 5,5 3,5 80 100 1,9 2,4 175 1140 6 3,5 90 100 2 2,2 180 1180 6 4 -/- Tabela 12: Primeiras 15 semanas de gestação (não-lactantes) PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 50 30 1,2 2,4 115 680 3 2,5 60 30 1,3 2,2 125 730 3,5 2,5 70 30 1,4 2 135 770 4 3 80 30 1,5 1,9 140 820 4 3,5 90 30 1,6 1,8 150 870 4,2 4 -/- Tabela 13: Últimas 4 semanas de gestação (taxa de parição entre 130 e 150%) PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 50 180 1,6 3,2 175 950 6 4,5 60 180 1,7 2,8 185 1000 6 5 70 180 1,8 2,6 190 1050 6,5 5,5 80 180 1,9 2,4 200 1100 6,5 6,5 90 180 2 2,2 215 1150 6,5 6,5 -/- Tabela 14: Últimas 4 semanas de gestação (taxa de parição entre 180 e 225%) PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 50 220 1,7 3,4 195 1100 6,5 3,5 60 220 1,8 3 205 1180 6,8 4 70 220 1,9 2,7 215 1270 7,7 4,5 80 220 2 2,5 225 1320 8,2 6 90 220 2,1 2,3 235 1360 9,1 6,5 -/- Tabela 15: Primeiras 6 a 8 semanas de lactação (com uma cria) PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 50 -30 2,1 4,2 300 1360 9 6 60 -30 2,3 3,9 320 1500 9 6,5 70 -30 2,5 3,6 330 1650 9 6,8 80 -30 2,6 3,2 345 1680 9,5 7,3 90 -30 2,7 3 355 1730 9,5 7,7 -/- Valores negativos de GPD indicam queda do consumo e, consequentemente, queda no ganho de peso. Tabela 16: Primeiras 6 a 8 semanas de lactação (com duas crias) PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 50 -60 2,4 4,8 390 1540 10,5 7,3 60 -60 2,6 4,3 405 1680 10,5 7,7 70 -60 2,8 4 420 1815 11 8,2 80 -60 3 3,8 435 1950 11,5 8,7 90 -60 3,2 3,6 450 2100 11,5 9,1 -/- Tabela 17: Últimas 4 a 6 semanas de lactação (com uma cria) PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 50 50 1,6 3,2 170 950 6 4,5 60 50 1,7 2,8 180 1000 6 5 70 50 1,8 2,6 190 1050 6,5 5,5 80 50 1,9 2,4 200 1100 6,5 6 90 50 2 2,2 215 1150 6,5 6,5 -/- Tabela 18: Últimas 4 a 6 semanas de lactação (com duas crias) PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 50 90 2,1 4,2 300 1360 9 6 60 90 2,3 3,8 320 1500 9 6,5 70 90 2,5 3,6 330 1630 9 7 80 90 2,6 3,2 350 1680 9,5 7,5 90 90 2,7 3 360 1730 9,5 8 -/- Ovinos raças leves Tabela 19: Primeiras 15 semanas de gestação (não lactantes) PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 40 160 1,4 3,5 155 820 6,5 3,5 50 140 1,5 3 160 860 6,5 3,5 60 140 1,6 2,7 160 910 6,5 3,5 70 130 1,7 2,4 165 1000 6,5 3,5 -/- Tabela 20: Últimas 4 semanas de gestação (taxa de parto esperada de 100 a 120%) PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 40 180 1,5 3,8 185 950 6,5 3,5 50 160 1,6 3,2 190 1000 6,5 3,5 60 160 1,7 2,8 190 1100 6,5 3,5 70 150 1,8 2,6 195 1150 7 4 -/- Tabela 21: Últimas 4 semanas de gestação (taxa de parto esperada de 130 a 175%) PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 40 230 1,5 3,8 200 1000 7,5 3,5 50 230 1,6 3,2 210 1050 8 3,5 60 230 1,7 2,8 215 1150 8,5 4 70 230 1,8 2,6 215 1150 8,5 4,5 -/- Tabela 22: Primeiras 6 a 8 semanas de lactação com uma cria (desmame em 8 semanas) PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 40 -50 1,7 4,2 260 1150 6 4 50 -50 2,1 4,2 280 1410 6,5 4,5 60 -50 2,3 3,8 295 1550 7 5 70 -50 2,5 3,6 310 1640 7,5 5,5 -/- Tabela 23: Primeiras 6 a 8 semanas de lactação com duas crias (desmame em 8 semanas) PV (kg) GPD (g) CMS (kg/animal) CMS (% PV) PB (g) NDT (g) Ca (g) P (g) 40 -90 2,1 5,2 310 1450 8,5 5,5 50 -90 2,3 4,6 325 1590 9 6 60 -90 2,5 4,2 340 1730 9,5 6,5 70 -90 2,7 3,9 350 1860 9,5 7 -/- Concentrações de nutrientes necessárias em rações de ovinos (% da MS) Tabela 24: Concentrações de nutrientes para rações de ovinos com base na % da MS Mantença CMS 1,2 kg – PB 9,5% - NDT 55% - EM (Mcal/kg) 2,0 - Ca 0,4 g/kg – P 0,2 g/kg Flushing CMS 1,8 kg – PB 9% - NDT 60% - EM (Mcal/kg) 2,1 - Ca 0,5 g/kg – P 0,2 g/kg Gestantes primeiras 15 semanas CMS 1,4 kg – PB 9,5% - NDT 55% - EM (Mcal/kg) 2,0 - Ca 0,5 g/kg – P 0,2 g/kg Gestantes últimas semanas (queda de 40% no CMS) CMS 1,8 kg – PB 11% - NDT 60% - EM (Mcal/kg) 2,1 - Ca 0,6 g/kg – P 0,25 g/kg Gestantes últimas semanas (queda de 60% no CMS) CMS 2,0 kg – PB 11,5% - NDT 65% - EM (Mcal/kg) 2,3 - Ca 0,65 g/kg – P 0,3 g/kg Início da gestação (1 feto) CMS 1,3 kg – PB 8% - NDT 55% - EM (Mcal/kg) 1,9 - Ca 0,45 g/kg – P 0,32 g/kg Final da gestação (1 feto) CMS 1,5 kg – PB 7% - NDT 65% - EM (Mcal/kg) 2,0 - Ca 0,55 g/kg – P 0,4 g/kg Início da gestação (dois fetos) CMS 1,5 kg – PB 8,5% - NDT 55% - EM (Mcal/kg) 1,9 - Ca 0,4 g/kg – P 0,28 g/kg Final da gestação (dois fetos) CMS 1,5 kg – PB 11% - NDT 75% - EM (Mcal/kg) 2,6 - Ca 0,55 g/kg – P 0,35 g/kg Lactação (uma cria) CMS 2,5 kg – PB 13,5% - NDT 65% - EM (Mcal/kg) 2,3 - Ca 0,65 g/kg – P 0,3 g/kg Lactação (duas crias) CMS 2,8 kg – PB 15% - NDT 65% - EM (Mcal/kg) 2,5 - Ca 0,75 g/kg – P 0,35 g/kg Creep-feeding para cordeiros CMS 0,6 kg – PB 26,5% - NDT 80% - EM (Mcal/kg) 2,9 - Ca 0,95 g/kg – P 0,4 g/kg Cordeiros crescimento (GPD 270 g/dia) CMS 1,18 kg – PB 16,5% - NDT 78% - EM (Mcal/kg) 2,8 - Ca 0,6 g/kg – P 0,25 g/kg Cordeiros terminação (GPD 360 g/dia) CMS 1,5 kg – PB 14,5% - NDT 78% - EM (Mcal/kg) 2,7 - Ca 0,7 g/kg – P 0,3 g/kg Cordeiros terminação (GPD 270 g/dia) CMS 1,6 kg – PB 12% - NDT 75% - EM (Mcal/kg) 2,7 - Ca 0,55 g/kg – P 0,22 g/kg Borregas reposição CMS 1,4 kg – PB 10% - NDT 65% - EM (Mcal/kg) 2,4 - Ca 0,45 g/kg – P 0,18 g/kg Borregos reposição CMS 2,4 kg – PB 11% - NDT 65% - EM (Mcal/kg) 2,3 - Ca 0,45 g/kg – P 0,18 g/kg Reprodutores serviço CMS 3,0 kg – PB 10% - NDT 65% - EM (Mcal/kg) 2,3 - Ca 0,4 g/kg – P 0,15 g/kg Confinamento de ovinos PB 14% - NDT 65% - Ca 0,8 % – P 0,4% Adaptação de BELLUZO et al., 2001; BORGES & GONÇALVES, 2011 e NRC, 2007. As exigências minerais dos ovinos, segundo autores, são apresentadas na tabela 25. Tabela 25: Exigências minerais de ovinos MACROMINERAIS CHURCH (2002) (%) ZANETTI (2019) (%) Ca 0,2 – 0,82 0,3 – 0,5 P 0,16 – 0,38 0,17 – 0,48 Mg 0,12 – 0,18 0,09 – 0,11 K 0,5 – 0,8 0,46 S 0,14 – 0,26 0,15 – 0,25 Na 0,09 – 0,18 0,1 Cl 0,09 – 0,18 0,1 MICROMINERAIS CHURCH (2002) mg/kg ZANETTI (2019) mg/kg Co 0,1 – 0,2 0,1 Cu 7 – 11 4 – 7 Fe 30 – 50 7 – 90 I 0,1 – 0,8 0,5 Mn 20 – 40 8 – 24 Mo 0,5 5 Se 0,1 – 0,2 0,04 – 0,52 Zn 20 – 33 25 – 29 -/- Energia metabolizável para ovinos A energia metabolizável é a parte da energia bruta que não aparece em fezes, urinas e nos gases produtos da fermentação (principalmente metano). É determinada pela subtração das perdas de energia na urina e gases combustíveis da energia digestível (ED) consumida; para isso, deve-se coletar fezes, urinas e perdas gasosas. É um pouco mais precisa que a ED em termos de estimativa da energia disponível, porém mais caro para determiná-la. Compara-se com a energia proveniente do NDT menos a energia dos gases da fermentação. Determinamos através da fórmula: EM = EB (energia bruta) – (energia perdida em fezes + energia perdida em gases da fermentação + energia perdida na urina) -/- Em muitos cálculos da formulação de dietas para animais de produção é utilizada a energia metabolizável no lugar do NDT. Logo, apresentamos as exigências de energia metabolizável dos ovinos em função do peso e da categoria fisiológica do animal. Tabela 26: Exigências de energia metabolizável para ovinos PV (kg) EM (Mcal/dia) Mantença EM (Mcal/dia) Flushing EM (Mcal/dia) Início gestação 1 cria EM (Mcal/dia) Início gestação 2 crias 40 1,48 1,63 1,89 2,20 50 1,75 1,92 2,21 2,51 60 2,00 2,21 2,51 2,89 70 2,25 2,48 2,80 3,22 80 2,49 2,74 3,08 3,52 PV (kg) EM (Mcal/dia) Final gestação 1 cria EM (Mcal/dia) Final gestação 2 crias EM (Mcal/dia) Lactação 1 cria EM (Mcal/dia) Lactação 2 crias 40 2,38 3,05 2,61 3,35 50 2,76 3,50 3,00 3,85 60 3,11 3,94 3,39 4,31 70 3,45 4,37 3,75 4,73 80 3,78 4,75 4,08 5,15 -/- As exigências nutricionais dos ovinos servem de alicerce para a elaboração de uma dieta, uma vez que, diante os cálculos, é necessário estimar uma quantidade x de um dado alimento para suprir uma exigência final seja proteica, energética ou qualquer outra. Essas tabelas de exigências dos ovinos servem de base após a caracterização do lote para que deve ser elaborada uma mistura. Por exemplo, um lote de cordeiros com 30 kg de peso vivo, quais são as exigências de cada animal? Basta consultar a tabela 7 deste manual para depois ser levantado os alimentos e a composição destes e começar a elaborar a dieta. Agora que conhecemos os animais e suas exigências, vamos discorrer sobre o grupo e os principais ingredientes com potencial nutricional para alimentar os ovinos. -/- Relação volumoso:concentrado (v:c) para ovinos Além do balanceamento dos nutrientes necessários, a relação v:c da dieta depende, basicamente, da qualidade do volumoso e da ração concentrada. Se o volumoso possuir boa qualidade, consequentemente seu valor nutricional será melhor e, para ovinos em mantença por exemplo, pode ser empregado em 100% da ração; por sua vez, se o volumoso possuir péssima qualidade nutricional será necessária a adição de concentrado na dieta diária do animal, não esquecendo de que essa ração concentrada deverá atender os requisitos do animal, logo a ração deverá ser de boa qualidade. Além da qualidade do volumoso e/ou concentrado, a relação v:c depende também do objetivo final de criação, isto é, se é necessário engordar os animais em menos tempo para abate, ou em pastagem etc., portanto, também depende da necessidade de ganho de peso diário para os animais, uma vez que a finalidade é um GPD maior é utilizada uma relação concentrada maior que a volumosa. O NRC, 2007 sugere as proporções de v:c para ovinos em diferentes situações. Exemplos de proporções de volumoso e concentrado na dieta de ovinos PV Kg VOLUMOSO % CONCENTRADO % Mantença 70 100 0 Flushing 70 85 15 Fêmeas secas – primeiras 15 semanas de gestação 70 100 0 Últimas 4 semanas de gestação (TP¹ 130-150%) 70 85 15 Últimas 4-6 semanas de lactação 1 cria 70 85 15 Últimas 4 semanas de gestação (TP 180-225%) 70 65 35 Primeiras 6-8 semanas de lactação com 1 cria 70 65 35 Últimas 4-6 semanas de lactação com 2 crias 70 65 35 Primeiras 6-8 semanas de lactação com 2 crias 70 65 35 Borregas secas – primeiras 15 semanas de gestação 55 85 15 Borregas – últimas 4 semanas de gestação (TP 100-120%) 55 70 30 Borregas – últimas 4 semanas de gestação (TP 130-175%) 55 60 40 Borregas – primeiras 6-8 semanas de lactação com 1 cria (desmame aos 8 meses) 55 60 40 Borregas – primeiras 6-8 semanas de lactação com 2 crias (desmame aos 8 meses) 55 50 50 Borregas de reposição 30 65 35 40 65 35 50-70 85 15 Borregos de reposição 40 70 30 60 70 30 80-100 70 30 Terminação de cordeiros 4-7 meses 30 40 60 40 25 75 50 20 80 Cordeiros recém-desmamados 10 10 90 20 15 85 30 15 85 40-60 15 85 Fonte: NRC, 2007. -/- ALIMENTOS PARA OVINOS -/- De forma geral, sabemos que os alimentos dividem-se em dois grupos os alimentos volumosos e os concentrados. Os volumosos são aqueles que possuem carga nutritiva menor e que o animal deve consumir em maior quantidade para suprir suas exigências nutricionais, o teor de proteína desses alimentos é variável, mas, na maior parte, não ultrapassa os 20%; por sua vez, a quantidade de fibra é grande já que esse grupo engloba as forragens, pastagens, fenos, palhas, silagens, raízes, tubérculos etc. Os concentrados são aqueles com alta carga nutricional e que o animal, mesmo consumindo poucas quantidades (em torno de 1 kg), supre todas suas exigências nutricionais; estes são divididos em alimentos que fornecem mais energia do que proteína (energéticos) como o milho, e nos que fornecem mais proteína que energia (proteicos) como o farelo de soja. Existem uma série de alimentos que podem ser utilizados na alimentação dos ovinos como as gramíneas forrageiras como o capim-andropogon, capim-braquiária, capim-buffel, capim tifton, estrela-africana, capim-massai, capim-mombaça, capim-colonião e capim-elefante; as leguminosas que são, muitas vezes, fontes alternativas de alimentos como o amendoim forrageiro, guandu, feijão andu, leucena, estilosantes, algaroba, gliricídia, sabiá etc.; os alimentos concentrados energéticos como a aveia, trigo, cevada, centeio, milho, sorgo, arroz e os subprodutos desses ingredientes; os alimentos concentrados proteicos como farelo de linhaça, farelo de girassol, farelo de amendoim, farelo de soja etc. Existem ainda, os alimentos provenientes da caatinga com alto potencial para a alimentação dos ovinos; a composição proteica desses alimentos e a parte comestível que pode ser fornecida aos ovinos é apresentada na tabela 27. -/- Tabela 27: Forragens nativas do nordeste brasileiro usadas como alimento Fonte: CODEVASF, 2011. A composição bromatológica dos ingredientes utilizados na alimentação dos ovinos, que é indispensável para a elaboração de dietas que supram os requisitos é apresentada na tabela 28. É importante frisar que existem outros ingredientes com alto potencial nutricional para os ovinos. Tabela 28: Composição bromatológica dos alimentos utilizados na alimentação de ovinos Alimento MS% PB% EE% EM (Mcal/kg) NDT% Ca% P% Concentrados energéticos Arroz farelo desengordurado 88,2 16,8 1,66 2,1 24,9 0,09 1,8 Arroz farelo desfinitizado 90,8 18 1,65 - - 0,31 2,04 Arroz farelo integral 88,9 13,4 16,4 3,3 87,5 0,11 1,73 Arroz farelo parboilizado 91,2 16,2 24,25 - - - 0,09 Arroz grão c/casca 89,1 8,2 3,9 2,0 56,1 0,09 0,08 Arroz grão s/casca 86,2 8,5 1,2 - - 0,04 0,16 Continuação MS% PB% EE% EM (Mcal/kg) NDT% Ca% P% Aveia grão 90,4 14,6 3,8 3,2 83,3 0,13 0,35 Batata 29,1 3,1 0,3 3,1 84,6 0,33 0,08 Batata doce - 6 0,6 - - 0,05 0,11 Beterraba 14 2 0,4 - - 0,18 0,12 Cacau farelo 88,8 15,9 4,5 2,4 64,5 0,74 0,5 Centeio grão 88,4 18,1 1,9 - - 0,68 0,42 Cevada grão 89,9 12,4 1,5 2,8 76,8 0,05 0,37 Dendê torta 91 15,4 9,3 3,1 82,3 0,2 0,75 Faveira vagem 77,3 11,2 1,25 - 72,5 - - Mandioca raspa 87,7 2,8 0,5 3,0 82,2 0,21 0,07 Milheto grão 88,1 12,1 3,2 - - - - Milho grão/fubá 88 9 4 3,3 87,7 0,03 0,26 MDPS 87,9 7,1 3,15 2,8 75,9 0,04 0,22 Milho espiga silagem 55,2 8,1 3,7 3,2 85,9 0,05 0,27 Milho gérmen farelo 89,9 11 22,9 3,9 103,8 0,03 0,42 Milho grão reidratado silagem 65,8 9,3 4,7 3,75 99,6 - - Milho silagem grão úmido 66,7 9,2 4,6 3,3 88,2 0,03 0,25 Polpa cítrica 88,4 6,9 3,1 2,9 78,3 1,8 0,13 Soja casca 90,1 12,6 2,2 2,7 72,5 0,52 0,16 Sorgo grão 88 9,3 2,9 3,1 84,4 0,07 0,29 Sorgo grão reidratado silagem 65,3 9,15 3,4 3,0 79,9 - - Trigo farelo 87,6 16,7 3,6 2,95 77,3 0,17 1,01 Trigo grão 89,1 14,2 1,45 - - - - Concentrados proteicos Algodão caroço 90,6 23,1 19,2 3,45 88,2 0,27 0,75 Algodão farelo 28 89,8 28 2,0 2,8 68,1 0,26 0,77 Algodão farelo 38 89,7 38 1,5 2,7 65,6 0,24 0,97 Algodão farelo 42 90,5 42 1,6 3,0 69,8 0,22 0,96 Algodão torta 90,4 29,6 9,5 3,0 75,6 0,28 0,58 Amendoim farelo 89,4 56 1,3 3,9 89,5 0,18 0,62 Continuação MS% PB% EE% EM (Mcal/kg) NDT% Ca% P% Amiréia 90,6 200 5,0 - 22 0,12 0,08 Babaçu farelo 90 20,6 1,6 2,75 71,9 0,13 0,36 Babaçu torta 90,8 19,3 8,0 3,0 78 0,15 0,69 Crambe farelo 89,1 35,9 1,2 3,1 73,9 0,29 0,47 Canola farelo 89,4 40,1 2,5 3,5 83,4 0,62 0,82 Colza farelo 91,2 40 5,2 - - 0,65 1,34 Colza grão 93,3 23,6 43,7 - - 0,24 0,81 Farinha de ostras 95,7 33,7 - - - 36,2 5,3 Feijão moído 89,6 24,2 1,5 3,2 80,8 0,54 0,43 Girassol farelo 90,2 31,4 1,9 2,9 71,1 0,3 0,9 Linhaça integral 90 21 34 - - 0,25 0,5 Linhaça torta - 32 3,5 - 75 0,4 0,8 Linhaça farelo 92 34 1,0 - - 0,6 0,6 Mamona farelo 89,6 38 2,7 2,95 70,9 0,7 0,77 Mamona farelo detoxificado 89,2 38,1 1,5 2,9 69,3 1,46 0,65 Mamona torta 89,2 31,8 7,0 3,3 81,6 0,72 0,84 Mamona torta detoxificada 86,3 34 5,5 3,0 73,9 2,14 0,8 Milho glúten 60 90,6 60 2,8 3,8 83,9 0,05 0,44 Milho glúten farelo 21 88,8 21 2,8 3,0 76,7 0,16 0,7 Nabo forrageiro torta 91,9 37,3 18,1 3,7 91,2 0,36 1,71 Milho (DDGS) 91,2 31,8 8,2 - 89 0,05 0,86 Resíduo de cervejaria 22,3 25,6 6,3 3,6 92,2 0,33 0,78 Milho – (DDG) 87,5 23,6 12,7 3,4 86,2 0,05 0,32 Milho (WDG) 31,8 32 6,7 - 93 0,05 0,35 Soja farelo 87 45 2,0 3,4 73 0,3 0,61 Soja farelo extrusado 96,7 41 10,6 3,7 89,7 0,07 0,57 Soja grão 92,8 37 18,8 4,1 87 0,25 0,58 Soja grão tostado 91,7 39,1 21 3,9 94,2 0,25 0,49 Ureia 97,9 280 - - - - - Coprodutos e/ou subprodutos Arroz palha 89 4,4 - - - - - Continuação MS% PB% EE% EM (Mcal/kg) NDT% Ca% P% Abacaxi desidratado 87,1 8,8 1,5 2,1 58,8 0,41 0,18 Acerola subproduto 84,2 11,7 2,4 1,85 51,2 0,41 0,18 Aveia palha 88,8 4,6 2,3 - - - - Batata doce folha - 26,8 - - - - - Batata doce rama 17,4 11,5 2,3 2,4 66,8 1,44 0,32 Cana-de-açúcar bagaço 91 2,0 0,69 1,7 46,6 0,21 0,07 Café casca 84,8 10,1 1,6 1,8 49,7 0,33 0,13 Capim elefante colmo 22 5,8 - 2,0 55,9 - - Caju subproduto suco 88,7 13,9 3,1 - 47,2 0,43 0,1 Maça bagaço 9,9 9,8 - - - - - Mandioca casca 88,6 4,5 1,15 2,7 74,5 0,48 0,06 Maracujá subproduto 85,8 11,9 2,4 1,85 50,8 0,53 0,13 Trigo palha 90 3,9 - - - - - Uva bagaço 35,2 15,9 - - - - - Forragens secas Alfafa feno 85,8 18,7 2,0 2,1 66,4 1,17 0,33 Alfafa feno peletizado 90 25 - - - - - Aveia feno 90 10 2,3 2,0 54 0,4 0,27 Aveia preta feno 87,7 9,9 1,75 - - - - Azevém feno 93 13,5 1,4 - - - - Brachiaria B. feno 88 4,2 1,2 1,9 54 0,33 0,11 Brachiaria D. feno 89 7 1,35 1,9 54,5 0,27 0,14 Cevada feno 90 9 2,1 2,1 57 0,3 0,28 Coast-cross feno 87 10,5 1,75 1,9 53 0,27 0,38 Capim elefante feno 87,3 6 1,8 1,8 52 0,24 0,18 Capim tifton 85 feno 88 9,9 1,45 2,2 57,7 0,33 0,27 Jureminha feno 88 15,9 2,0 1,9 51,7 - - Maniçoba feno 86 12 4,2 2,1 56,2 - - Trevo feno 89 16 2,2 2,1 57 1,73 0,24 Trigo feno 90 9 2,0 2,1 57 0,21 0,22 Triticale feno 90 10 - 2,0 56 0,3 0,26 Continuação MS% PB% EE% EM (Mcal/kg) NDT% Ca% P% Silagens (pré-secado) Alfafa silagem 30 18 3,0 2,0 55 1,4 0,29 Arroz silagem planta 37 8,5 - - - - - Aveia preta silagem 23,4 11 2,9 - - - - Aveia silagem 35 12 3,2 2,2 60 0,34 0,3 Azevém silagem 22,4 10,6 1,9 - - - - Cana-de-açúcar silagem 25,7 3,5 1,7 1,9 54,8 0,3 0,05 Cana silagem 0-0,5% CAO 28,9 2,8 1,1 2,2 62 - - Cana silagem 0,5% ureia 28,6 10 - - - - - Cana silagem 1% ureia 31 15 - - - - - Cana silagem 1,5% ureia 29 18 - - - - - Capim elefante silagem 27,5 5,5 2,2 1,7 50 0,31 0,2 Capim mombaça silagem 24,4 7,4 1,7 1,7 49,4 0,44 0,12 Cevada silagem 30 18 3,0 2,0 55 1,4 0,29 Estilosantes silagem 29,3 11,8 1,8 1,8 49 - - Girassol silagem 24,7 9,6 12,4 2,0 56,1 1,02 0,24 Milho silagem 31,1 7,2 2,9 2,3 63,8 0,28 0,19 Milheto silagem 19 15 3,8 2,3 62,7 - - Milho silagem sem espiga 21,3 6,4 1,4 1,9 53,6 - - Soja silagem 25,8 17,8 9,5 2,3 60 - - Sorgo silagem 32 9 2,7 2,1 59 0,48 0,21 Sorgo forrageiro silagem 28,1 6,3 3,4 2,3 63,9 0,14 0,14 Sorgo silagem com tanino 27,6 7,1 2,1 2,2 61,7 - - Sorgo silagem sem tanino 28 7,4 2,2 2,2 61 - - Triticale silagem 26,3 14 1,4 2,1 58 0,66 0,4 Trigo silagem 33 12 3,2 2,1 59 0,4 0,28 Forragens verdes Amendoim forrageiro 22,8 18,4 1,9 2,1 54,5 2,1 0,22 Cana-de-açúcar 28,9 2,8 1,5 2,3 64,5 0,24 0,08 Capim braquiária brizantha 34 6,9 2,0 1,8 52 0,31 0,11 Capim bb (46-60 dias) 20,8 9,5 4,0 2,0 55,7 0,71 0,47 Continuação MS% PB% EE% EM (Mcal/kg) NDT% Ca% P% Capim bb (61-90 dias) 24,9 6,5 4,0 2,1 58 0,46 0,38 Capim bb (91-120 dias) 27,7 4,8 1,2 1,9 54 0,58 0,17 Capim braquiária marandu 33,2 7,7 2,0 1,8 51,5 0,28 0,09 Capim bm (61-90 dias) 37,8 5,5 1,8 1,8 53 0,08 0,05 Capim braq. marandu outono 31 11,8 1,4 2,0 55 - - Capim bm primavera 27 11,3 2,0 2,1 58,7 - - Capim bm verão 29 12,3 1,8 2,0 54 - - Capim bb MG4 23 9,2 1,9 1,9 52,6 - - Capim bb MG4 (61-90 dias) 29 6,4 1,5 1,9 53 - - Capim bb piatã (61-90 dias) 34 4,7 1,7 1,9 55,8 - - Capim bb xaraés 23 9,3 1,5 2,0 56 0,6 0,09 Capim braquiária decumbens 28,5 6,7 1,8 1,8 51,5 0,4 0,1 Capim bd (61-90 dias) 27,8 7,2 2,1 1,7 49,3 0,3 0,19 Capim bb (91-120 dias) 30 5,7 2,1 1,9 55,2 0,3 0,2 Capim bd (121-150 dias) 43,7 5,1 2,1 2,0 56,7 0,72 0,28 Capim braquiária humidícola 28 7,4 2,5 1,9 54,8 0,38 0,12 Capim buffel (61-90 dias) 34,6 7,8 1,8 1,8 52,3 - - Capim coast cross 32,6 12,2 2,5 - 65,4 0,46 0,16 Capim colonião outono 29,4 14,7 1,3 - - - - Capim colonião primavera 23,4 14,6 1,6 - - - - Capim colonião verão 26,7 16,5 2,6 - - - - Capim elefante 21,7 7 2,3 1,7 50 0,36 0,23 Capim gordura 28 6,9 1,3 2,1 58 0,24 0,07 Capim massai (61-90 dias) 29,5 8 2,1 1,8 51,6 - - Capim mombaça 27 11 1,7 1,9 53 0,74 0,19 Capim mombaça (61-90 dias) 26,8 8,3 1,4 1,8 52 - 0,11 Capim setária (61-90 dias) 21,7 9 1,4 1,9 53,7 - - Capim sudão 19 12,9 2,9 2,0 55 - - Capim tanzânia 23,4 9,5 2,4 1,8 51 0,59 0,14 Capim tanzânia (61-90 dias) 31 5,6 1,7 1,8 53 - - Capim tifton 68 23 13,4 2,9 - - - 0,08 Continuação MS% PB% EE% EM (Mcal/kg) NDT% Ca% P% Capim tifton 85 27 12,9 2,0 1,4 39,5 0,54 0,5 Cunhã 29 16,6 5,1 2,6 69,5 - 0,18 Gliricídia 22 17 5,4 2,2 59 - - Leucena 32 21,2 3,9 2,7 69 0,86 0,18 Maniçoba 24,8 19,4 7,1 2,5 65,3 - 0,18 Milheto 20 12,2 3,1 2,2 60 0,72 0,26 Mororó 47,4 11,3 3,8 2,3 62 - - Palma miúda 11,3 4,1 2,6 2,3 64,2 3,84 0,22 Sabiá 43,6 12 4,3 2,3 62,2 - - Sorgo forrageiro 24 6,9 3,0 1,8 51,6 0,13 0,13 Forragens verdes e cultivadas Alfafa 25 22 2,7 - 65 1,64 0,23 Aveia branca 90 15 - - - - - Aveia preta 21 8 1,6 2,2 61,5 0,31 0,25 Aveia + Azevém (cultivada) 19 19 4,8 - - - - Azevém 15 15 3,6 - 68 0,43 0,28 Azevém pré-florescimento 17,5 15 1,7 2,4 66,6 0,42 0,3 Azevém início floresc. 22,4 12 1,5 2,3 63 0,45 0,27 Cana-de-açúcar caule 26 2,9 3,2 - - - - Cana-de-açúcar caule+folhas 24 7 3,0 2,3 63,5 0,23 0,21 Centeio 25 13 1,5 2,2 60 0,26 0,29 Cornichão 21 18 2,0 2,3 63 0,92 0,27 Festuca 24 8,5 1,8 2,3 64 0,32 0,3 Trevo branco 16 19 2,1 2,4 64 1,1 0,37 Amendoim branco 36,6 16,8 2,4 2,4 67 1,23 0,18 Braquiarão - 9 1,7 2,3 57 0,3 0,17 Capim colonião (20-60 dias) - 11-5 - - 61-47 0,45¹ 0,24² Capim pangola 35 7,5 - - 55 - - Guandu (40->90 dias) - 21-13 - - - - - Continuação MS% PB% EE% EM (Mcal/kg) NDT% Ca% P% Fontes alternativas (Nordeste) Coroa de frade 11 8 3,5 2,5 - 2,06 0,17 Facheiro 10,5 7,5 2,4 2,5 - 5,03 0,12 Mandacaru 14,5 3,5 1,8 2,5 - 3,06 0,07 Palma gigante 12 5 1,9 2,5 - 2,35 0,13 Xique-xique 13 6 1,3 1,7 48,3 3,12 0,07 Cana-de-açúcar caldo 23 0,3 - 2,0 - 0,01 0,02 Cana-de-açúcar levedura 89 35 1,9 2,0 - 0,48 0,73 Coco farelo 91 24 9,0 3,0 - 0,29 0,51 Capim buffel feno 87 4,5 1,2 1,2 - 0,21 0,06 Capim tifton feno 91 8,5 1,6 1,75 53 0,49 0,14 Cunhã feno 90,5 18 2,7 3,0 - 0,43 0,18 Erva-sal feno 89 9 1,6 - - 0,77 0,04 Feijão bravo feno 80 11,5 3,3 3,0 51 - - Flor de seda feno 75 14 6 1,9 - 2,6 0,22 Guandu feno - 14 2,7 - - - 0,11 Leucena feno 91 21 3,2 2,8 55 1,18 0,29 Mata-pasto feno 89 9,5 - - - 1,75 0,12 Sorgo forrageiro feno 90,8 4,2 - 2,0 - 0,4 0,22 Canafístula 40,8 12,9 4,6 2,0 54 - - Capim elefante roxo 20 8,5 3,5 - - 0,42 0,41 Géria 88 16 1,0 - - 1,17 0,21 Feijão dos arrozais 24 17 5,0 2,7 69 2,6 0,04 Glicirídia casca - 13 0,9 - - 2,06 0,18 Glicirídia caule - 5,6 0,4 - - 0,44 0,07 Glicirídia folha - 22,7 2,0 - - 2,44 0,18 Guandu parte aérea 35 19 5,0 - - 0,89 0,12 Jurema preta 35 12 9,0 - - 0,67 0,25 Leucena caule 49,4 7,5 2,1 - - 0,56 0,69 Leucena folha 35,5 24 2,2 - - 2,18 0,2 Mandioca folha 45 22 5,5 2,5 - 0,91 0,23 Continuação MS% PB% EE% EM (Mcal/kg) NDT% Ca% P% Siratro 25 16 2,7 - - 1,02 0,16 Umbuzeiro folha 15 15 8,6 - - 1,29 0,22 Mandioca parte aérea silagem 12,3 18 3,6 2,0 53 1,21 0,14 Caju castanha 97,5 21,9 40,1 5,5 128,9 - - Caju castanha farelo amêndoa 95 23,5 47 3,5 - 0,6 0,25 Caju farelo pseudofruto 89,5 14,8 6,0 - 75 0,06 0,04 Coco amêndoa farelo 96 25 21,7 2,7 - 0,31 0,26 Goiaba subproduto 55 8 4,7 - 35,7 0,15 0,36 Mandioca bagaço 87,6 2 0,6 - 65 0,14 1,8 Maracujá subproduto 92 11 0,7 1,8 52 0,42 0,22 Melão subproduto 92 14 2,1 0,95 37 0,56 0,8 Milho palha 92,3 5,1 0,4 2,5 54 0,15 0,13 Fontes de minerais Calcário 100% MS – 38% Ca e 1% Mg Calcário calcítico 100% MS – 33,6% Ca Calcário dolomítico 92% MS – 20,3% Ca e 9,6% Mg Cloreto de potássio 100% MS – 39,6% K Flor de enxofre 100% MS – 96% S Fosfato bicálcico 100% MS – 23% Ca – 18% P – 1% Mg – 0,08% K e 0,13% Na Fosfato tricálcico 99,6% MS – 40,2% Ca e 16% P Iodato de potássio 100% MS – 59,3% I Óxido de magnésio 98% MS – 0,58% Ca – 53,8% Mg e 0,03% Na Sal comum 99% MS – 39,5% Na – 2,7% Mn e 9,9% Zn – 1,3% Cu Selenito de sódio 100% MS – 45,6% Se Sulfato de cobalto 100% MS – 20% Co Sulfato de cobre 100% MS – 25,4% Cu Sulfato de manganês 100% MS – 32,5% Mn Sulfato de zinco 100% MS – 35% Zn Fontes proteicas de origem animal³ Proibidos na alimentação de ruminantes dada a IN MAPA – 8/2004 Art. 1º Fonte: DA SILVA, 2021. -/- FORMULAÇÃO DE RAÇÃO PARA OVINOS -/- A formulação de dietas para ovinos e caprinos de corte é análoga ao esquema de formulação para a espécie caprina e demais ruminantes. Sempre é necessário categorizar os animais para determinar situações como peso vivo do animal, estado fisiológico, isto é, se está produzindo ou não, idade etc.; posteriormente, faz-se necessário a busca pelas exigências nutricionais dos animais mediante a literatura, seja através das publicações do NRC, AFRC ou CSIRO; encontrada as exigências dos ovinos é necessário a avaliação de quais são os ingredientes disponíveis para a formulação da dieta e sua composição nutricional para ser utilizado de métodos matemáticos ou programações de computador para balancear as quantidades de cada um para que possam suprir a exigência do animal. Aqui, apresentarei situações de formulação práticas, que o profissional poderá se deparar no cotidiano profissional, dos quais os animais serão alimentados com o uso do creep-feeding e flushing; e animais em mantença, confinados para o ganho de peso, sob pastejo, gestantes e, por fim, em lactação com uma ou duas crias ao pé. Para a determinação das exigências dos animais utilizarei os valores aqui descritos que foram compilados do NRC, 2007 e descritos nas tabelas do capítulo 1. Para os alimentos serão usados os valores aqui presentes e compilados de diversos autores e descritos na tabela 28 do capítulo 2. A abordagem matemática utilizada para formular as dietas serão explicadas pelos métodos de formulação do quadrado de Pearson simples, que balanceia apenas um nutriente, ou duplo, que balanceia mais de um nutriente; pelo método algébrico com duas equações e dois ingredientes, ou três equações e três ou mais ingredientes, do qual esse método é capaz de sempre balancear dois ou três nutrientes, sendo os usados a PB e NDT. Os cálculos serão explicados de forma didática visando a facilidade para todos. EXEMPLO 1: formular uma ração para cordeiros com 12 dias de idade que exigem 20% de PB e 75% de NDT utilizando farelo de trigo, MDPS e farelo de soja. Deixar 1% para suplemento mineral e sal. Como 1% deve ser reservado para a inclusão de sal mineral e sal, a ração a ser formulada deve ser de 99%. 1º passo: composição dos alimentos: Ingredientes MS % PB % NDT % Farelo de trigo 89 16 75 MDPS 90 9 85 Farelo de soja 90 45 80 -/- 2º passo: montar o sistema de equações com 3 incógnitas onde x será farelo de trigo, y MDPS e z farelo de soja: Equação MS: x + y + z = 99 Equação PB: 0,16x + 0,09y + 0,45z = 20 Equação NDT: 0,75x + 0,85y + 0,80z = 75 Sendo: x farelo de trigo; y milho desintegrado com palha e sabugo; z farelo de soja; 0,16 a % de PB do farelo de trigo; 0,09 a % de PB do MDPS; 0,45 a % de PB do farelo de soja; 0,75 a % de NDT do FT; 0,85 a % de NDT do MDPS; 0,80 a % de NDT do FS. Sempre, para a resolução de um sistema de 3 equações, devemos juntar as equações 1 e 2, nesse caso as equações MS e PB, multiplicar os termos da equação 1 (MS) pelo termo da primeira incógnita da equação 2 (PB), que nesse caso é o de x e multiplicar todos os termos da equação PB por -1 para obter a equação 4. Do mesmo modo, posteriormente pegamos as equações MS e NDT que serão multiplicadas do mesmo método e os resultados serão adicionados para a determinação da equação 5. Vamos resolver para elucidar melhor: 1º - determinação da equação 4 através de MS e PB: Equação MS: x + y + z = 99 (x por 0,16) Equação PB: 0,16x + 0,09y + 0,45z = 20 (x por -1) 0,16x + 0,16y + 0,16z = 15,84 -0,16x - 0,09y - 0,45z = -20 0,07y – 0,29z = -4,16 (equação 4) 2º - determinação da equação 5 através de MS e NDT: Equação MS: x + y + z = 99 (x por 0,75) Equação PB: 0,75x + 0,85y + 0,80z = 75 (x por -1) 0,75x + 0,75y + 0,75z = 74,25 -0,75x - 0,85y - 0,80z = -75 -0,10y – 0,05z = -0,75 (equação 5) 3º - determinação de z através das equações 4 e 5: Equação 4: 0,07y – 0,29z = -4,16 (x por -0,10) Equação 5: -0,10y – 0,05z = -0,75 (x por 0,07) -0,007y + 0,029z = 0,416 -0,007y - 0,0035z = -0,0525 0,0255z = 0,3635 z = 14,25 4º - substituindo o valor de z (14,25) na equação 4 vamos determinar y: 0,07y – (0,29 x 14,25) = -4,16 0,07y – 4,1325 = -4,16 0,07y = -4,16 + 4,1325 0,07y = -0,0275 x -1 (para o resultado ser positivo) y = 0,39 5º - usando a equação MS para determinar x: MS = x + y + z = 99 x = 99 – y – z x = 99 – 0,39 – 14,25 x = 84,36 3º passo: resolvendo o sistema em 3 passos com, as equações MS e PB para determinar a equação 4, com a MS e NDT para determinar a equação 5 e com as 4 e 5 para determinar z, encontramos z = 14,25; y = 0,39 e x = 84,36. 4º passo: verificar a ração: Os valores encontrados no sistema de equação refletem a quantidade de MS dos ingredientes. Para calcular o valor dos ingredientes com base na matéria natural, fazemos a divisão da quantidade de MS pela porcentagem de MS do ingrediente, desta forma: - matéria natural dos ingredientes, tal qual será misturada à ração: Farelo de trigo: 84,36/0,89 = 94,8 kg MDPS: 0,39/0,9 = 0,43 kg Farelo de soja: 14,25/0,9 = 15,83 kg Suplemento mineral e sal: 1/1 (como exemplo um suplemento com 100% de MS) = 1 kg - calcular a % dos ingredientes: a soma com base na matéria natural é 112,06, então: Farelo de trigo: 94,8/112,06 x 100 = 84,6% MDPS: 0,43/112,06 x 100 = 0,4% Farelo de soja: 15,83/112,06 x 100 = 14,1% Suplemento e sal: 1/112,06 x 100 = 0,9% - verificar a proteína bruta dos ingredientes: Farelo de trigo: 100 kg ---------- 16% PB 84,36 kg ---------- x% PB x = 84,36 x 16/100 x = 13,5% MDPS: do mesmo modo, teremos: 0,39 x 9/100 = 0,1% Farelo de soja: teremos: 14,25 x 45/100 = 6,4% A soma das proteínas é 20%, a exigência foi suprida. - verificar o NDT dos ingredientes: Farelo de trigo: 100 kg ---------- 75% NDT 84,36 kg ---------- x% NDT x = 84,36 x 75/100 x = 63,27% MDPS: 0,39 x 85/100 = 0,33% Farelo de soja: 14,25 x 80/100 = 11,4% A soma do NDT é 75%, a exigência foi suprida. Verificando os resultados no quadro: Ingrediente MS kg MN kg % final PB % NDT % Farelo de trigo 84,36 94,8 84,6 13,5 63,27 MDPS 0,39 0,43 0,4 0,1 0,33 Farelo de soja 14,25 15,83 14,1 6,4 11,4 Suplemento e sal 1 1 0,9 - - TOTAL 100 112,06 100 20 75 Exigência 100 - 100 20 75 DÉFICE - - - - - -/- O fornecimento da ração deverá ser à vontade. -/- EXEMPLO 2: formular dieta para ovinos da raça Dorper em mantença com média de 70 kg PV. Os alimentos disponíveis na propriedade são cana-de-açúcar com 1% de ureia, raspa de mandioca e farelo de girassol. O animal em mantença ganha cerca de 10 g/dia de PV. Deixar ER de 1,5% para suplemento mineral e sal. 1º passo: exigências nutricionais do animal: Exigência CMS g PB g NDT g Ca g P g TOTAL 1100 110 660 4 3 TOTAL % 100 10 60 0,36 0,27 -/- 2º passo: composição dos alimentos disponíveis: Ingrediente MS % PB % NDT % Ca % P % Cana e ureia 30 11 58 0,21 0,06 Raspa de mandioca 88 3 74 0,15 0,8 Farelo de girassol 90 45 65 0,6 0,9 Calcário 100 - - 38 - Fosfato bicálcico 100 - - 23 18 -/- 3º passo: montar o sistema de resolução com 3 equações e 3 incógnitas para determinar as quantidades de x raspa, y cana com ureia e z farelo de girassol: Equação MS: x + y + z = 98,5 Equação PB: 0,03x + 0,11y + 0,45z = 10 Equação NDT: 0,74x + 0,58y + 0,65z = 60 4º passo: da resolução, análoga ao exemplo 1, encontramos 17,2% de raspa de mandioca, 79,7% de cana com ureia e 1,6% de farelo de girassol. 5º passo: 98,5% de um CMS de 1100 g equivale a 1083,5 g, logo, calculamos a quantidade dos ingredientes para esse consumo: Raspa: 1100 x 17,2% = 189,2 g MS Cana com ureia: 1100 x 79,7% = 876,7 g MS Farelo de girassol: 1100 x 1,6% = 17,6 g MS A soma das quantidades é 1083,5 g MS que corresponde a 98,5% de 1100 g. 6º passo: verificação da ração: Ingrediente MS g PB g NDT g Ca g P g Raspa 189,2 5,7 140 0,3 1,5 Cana 876,7 96,4 508,5 1,8 0,5 Farelo 17,6 7,9 11,5 0,1 0,2 ER - - - - - TOTAL 1083,5 110 660 2,2 2,2 Exigência 1100 110 660 4 3 DÉFICE 16,5 - - 1,8 0,8 -/- 7º passo: a proteína e a energia foram balanceadas, agora vamos ao ajuste mineral com a adição de fosfato bicálcico (18% de P e 23% Ca) e calcário (38% Ca) para suprir o défice de Ca e P: Para P: 100 g de fosfato ---------- 18 g de P x g de fosfato ---------- 0,8 g de P (défice da ração) x = 0,8 x 100/18 = 4,5 g de fosfato bicálcico supre os 0,8 g de P Como o fosfato possui Ca, vamos ver quantos g do mineral existem em 4,5 g: 100 g de fosfato ---------- 23 g de Ca 4,5 g de fosfato ------------ x g de Ca x = 4,5 x 23/100 = 1 g de Ca Como há défice de 1,8 g de Ca na ração e o fosfato possui 1 g de Ca, o novo défice de Ca é 0,8 g, logo: Para Ca: 100 g de calcário ---------- 38 g Ca X g de calcário ---------- 0,8 g Ca x = 0,8 x 100/38 = 2,1 g de calcário supre os 0,8 g de Ca Para P: 4,5 g de fosfato possui 0,8 g de P e 1 g de Ca Para Ca: 2,1 g de calcário possui 0,8 g de Ca 8º passo: composição final da dieta: Ingrediente MS g MN g % final PB g NDT g Ca g P g Raspa 189,2 215 6,8 5,7 140 0,3 1,5 Cana 876,7 2923 92,3 96,4 508,5 1,8 0,5 Farelo 17,6 19,6 0,6 7,9 11,5 0,1 0,2 Fosfato 4,5 4,5 0,2 - - 1,0 0,8 Calcário 2,1 2,1 0,1 - - 0,8 - TOTAL 1090,1 3164,1 100 110 660 4 3 Exigência 1100 - 100 110 660 4 3 DÉFICE 9,9 - - - - - - -/- Por fim, para um ovino Dorper de 70 de kg PV em mantença são necessários o fornecimento de 3 kg de cana-de-açúcar com 1% ureia para a ração volumosa e uma mistura concentrada composta por 220 g de raspa de mandioca, 20 g de farelo de girassol, 5 g de fosfato bicálcico e 2,5 g de calcário para cada animal/dia. Poderá ser adicionado sal comum à ração para usar os 10 g de MS que sobram. A relação Ca:P da dieta é de 1,3:1. -/- EXEMPLO 3: formular dieta para fêmeas que encontram-se magras e estão próximas da estação de monta. A estratégia nutricional é a utilização do flushing que objetiva a administração suplementar de concentrado para maximizar a taxa de concepção. O lote possui 10 ovelhas com 50 kg de PV que estão ganhando cerca de 100 g de PV/dia. Por fim, calcule o total de alimentos necessários para as 10 ovelhas durante um período de 3 semanas, ou 20 dias. Os alimentos disponíveis para a formulação são bagaço de cana, MDPS e farelo de soja. Deixar 2% de ER para suplemento mineral e sal. 1º passo: determinação das exigências nutricionais: Exigência CMS g PB g NDT g Ca g P g Total 1600 152 945 6 3 TOTAL % 100% 9,5% 59% 0,38% 0,19% -/- 2º passo: composição dos alimentos disponíveis: Ingrediente MS % PB % NDT % Ca % P % Bagaço 90 2 47 0,21 0,06 MDPS 88 8 72 0,1 0,2 Farelo de soja 90 50 84 0,29 0,64 Calcário 100 - - 38 - Fosfato bicálcico 100 - - 23 18 -/- 3º passo: montar o sistema de 3 equações e 3 incógnitas onde x é bagaço, y MDPS e z farelo de soja, de modo que uma dada quantidade supra os requerimentos de 0,152 kg de PB (9,5%) e 0,945 kg de NDT (59%). Podemos solucionar de duas formas: 1ª forma: Equação MS: x + y + z = 98 Equação PB: 0,02x + 0,08y + 0,50z = 9,5 Equação NDT: 0,47x + 0,72y + 0,84z = 59 2ª forma: Equação MS: x + y + z = 1,568 Equação PB: 0,02x + 0,08y + 0,50z = 0,152 Equação NDT: 0,47x + 0,72y + 0,84z = 0,945 4º passo: dada a resolução do sistema, seguindo os mesmos passos do exemplo 1, encon-tramos x = 51,7%; y = 35% e z = 11,3%. De 98% do CMS de 1,6 kg ou 1600 g, teremos as quantidades de MS de cada ingrediente: Bagaço: 1600 x 51,7% = 827,2 g MS MDPS: 1600 x 35% = 560 g MS Farelo: 1600 x 11,3% = 180,8 g MS A soma dos ingredientes é 1568 que corresponde a 98% de 1600 g. -/- 5º passo: verificação da ração: Ingrediente MS g PB g NDT g Ca g P g Bagaço 827,2 16,5 389 1,7 0,6 MDPS 560 45 404 0,6 1,1 Farelo 180,8 90,5 152 0,5 1,1 TOTAL 1568 152 945 2,8 2,8 Exigência 1600 152 945 6 3 DÉFICE 32 - - 3,2 0,2 -/- 6º passo: balanceamento de Ca e P: Para P: 1,2 g de fosfato bicálcico possui 0,2 g P e 0,3 g de Ca Para Ca: 7,7 g de calcário possui 2,9 g de Ca 7º passo: verificação e composição final da dieta: Ingrediente MS g MN g % final PB g NDT g Ca g P g Bagaço 827,2 920 52,1 16,5 389 1,7 0,6 MDPS 560 637 36,1 45 404 0,6 1,1 Farelo 180,8 200 11,3 90,5 152 0,5 1,1 Calcário 7,7 7,7 0,4 - - 2,9 - Fosfato 1,2 1,2 0,1 - - 0,3 0,2 TOTAL 1576,9 1765,9 100 152 945 6 3 Exigência 1600 - 100 152 945 6 3 DÉFICE 23,1 - - - - - - -/- Por fim, para cada fêmea com 50 kg de PV são necessários 920 g de bagaço de cana, 640 g de MDPS, 200 g de farelo de soja, 8 g de calcário e 2 g de fosfato bicálcico diariamente. A relação Ca:P da dieta é de 2:1 e a composição é de 9,6% PB, 59,9% NDT, 0,38% Ca e 0,19% de P. Ração para o lote total de 10 fêmeas por 3 semanas ou 20 dias: 8º passo: multiplicar a quantidade de cada ingrediente pelo número de cabeças para determinar o consumo do lote em um dia: Bagaço: 920 g x 10 animais = 9,2 kg/dia, e assim com os demais MDPS: 5,6 kg/dia; farelo de soja: 1,81 kg/dia; calcário: 0,08 kg/dia e fosfato: 0,02 kg/dia 9º passo: para um período de 20 dias: Bagaço: 9,2 x 20 dias = 184 kg, e assim com os demais MDPS: 112 kg; farelo de soja: 36,2 kg; calcário: 1,6 kg e fosfato: 0,4 kg Em um período de flushing de 3 semanas, as fêmeas ganharão 2 kg de PV e serão gastos 184 kg de bagaço de cana, 112 kg de MDPS, 36,2 kg de farelo de soja, 1,6 kg de calcário e 0,24 kg de fosfato bicálcico. Considerando perdas é necessário aumentar a quantidade dos ingredientes em +10% ou +15%. -/- EXEMPLO 4: em uma propriedade no Agreste de Pernambuco, um produtor possui um lote de ovinos da raça Santa-Inês e deseja formular uma dieta para manter seus animais durante um período escasso de chuvas. Os alimentos disponíveis na propriedade são palma, capim tifton e leucena. O peso médio dos animais é de 40 kg PV. 1º passo: exigências dos animais: CMS g PB g NDT g Ca g P g 770 60 410 2 1,5 100% 7,8% 53,2% 0,26% 0,19% -/- 2º passo: composição dos ingredientes: Ingrediente MS % PB % NDT % Ca % P % Palma 10 4 60 1,8 0,2 Tifton 27 13 40 0,54 0,5 Leucena 35 24 65 2 0,2 -/- 3º passo: montar o sistema de equações onde x é palma, y tifton e z leucena: Equação MS: x + y + z = 100 Equação PB: 0,04x + 0,13y + 0,24z = 7,8 Equação NDT: 0,60x + 0,40y + 0,65z = 53,2 Ou: MS: x + y + z = 0,77 PB: 0,04x + 0,13y + 0,24z = 0,06 NDT: 0,60x + 0,40y + 0,65z = 0,41 4º passo: as duas formas podem solucionar o problema, a primeira é expressa em porcentagem e a segunda na quantidade em kg do ingrediente conforme o CMS da equação MS. Logo, da resolução de ambos os sistemas encontramos os seguintes valores: 1ª forma: x = 61,6%; y = 34,9% e z = 3,5% = 100% do CMS 2ª forma: x = 474,3 g; y = 268,7 g e z = 27 g = 770 g do CMS 5º passo: verificação da ração: Ingrediente MS g PB g NDT g Ca g P g Palma 474,3 19 284,8 8,5 0,9 Tifton 268,7 35 107,6 1,4 1,3 Leucena 27 6 17,6 0,5 0,05 TOTAL 770 60 410 10,4 2,25 Exigência 770 60 410 2 1,5 DÉFICE - - - +8,4 +0,75 -/- 6º passo: há uma exponencial diferença entre a quantidade de cálcio e a de fósforo, dado que os ingredientes são ricos em Ca. A relação máxima que os ruminantes suportam entre Ca:P chega a 3:1 e o balanço da ração é de 4,6:1, logo é necessário a adição de P para diminuir a diferença. Em nosso caso, utilizaremos uma fonte única de P com 24%. Para um bom balanceamento, vamos diminuir a relação para 2,6:1, para isso é necessário que haja 4 g de P na ração e há 2,25 g, então é necessário a adição de 1,75 g de P. Logo: Para P: 100 g produto ---------- 24 g P X g produto ---------- 1,75 g P x = 7,3 g de fonte de P com 24%. -/- 7º passo: composição final da dieta: Ingrediente MS g MN g % final PB g NDT g Ca g P g Palma 474,3 4743 81,5 19 284,8 8,5 0,9 Tifton 268,7 995,2 17,1 35 107,6 1,4 1,3 Leucena 27 77,2 1,3 6 17,6 0,5 0,05 Fonte de P 7,3 7,3 0,1 - - - 1,75 TOTAL 777,3 5822,7 100 60 410 10,4 4 Exigência 770 - 100 60 410 2 1,5 DÉFICE +7,3 - - - - +8,4 +2,5 -/- Por fim, para mantença do lote de ovinos com 40 kg PV, situados no Agreste de Pernambuco, são necessários o fornecimento de 4,7 kg de palma forrageira picada, 1 kg de tifton, 80 g de leucena e 8 g de fonte de P com 24% para cada animal diariamente. O animal vai consumir 5,82 kg de ração por dia para suprir seu requerimento de 0,77 kg de MS. A relação Ca:P da dieta, após a adição da fonte de P, é aceitável ao animal, ou seja, não o prejudica já que está dentro dos limites, sendo de 2,6:1. A composição da ração é 7,7% PB, 52,7% NDT, 1,3% Ca e 0,5% de P. -/- EXEMPLO 5: formular dieta para cordeiros desmamados precocemente com crescimen-to moderado. O lote possui peso médio de 20 kg e estão ganhando cerca de 250 g de PV/dia. Os alimentos disponíveis são fubá de milho, farelo de trigo e farelo de soja. Calcule a quantidade de ração necessária para um lote de 100 cordeiros confinados para serem abatidos com 40 kg PV. Deixar 1,5% para suplemento mineral e sal. 1º passo: exigências do animal: CMS g PB g NDT g Ca g P g 1000 168 800 5,5 3 100% 16,8% 80% 0,55% 0,30% -/- 2º passo: composição dos ingredientes: Ingredientes MS % PB % NDT % Ca % P % Fubá de milho 88 9 86 0,03 0,31 Farelo de trigo 88 16 75 0,15 0,80 Farelo de soja 90 50 84 0,30 0,65 -/- 3º passo: sistema de equações onde x é milho, y farelo de trigo e z farelo de soja: Equação MS: x + y + z = 98,5 Equação PB: 0,09x + 0,16y + 0,50z = 16,8 Equação NDT: 0,86x + 0,75y + 0,84z = 80 Ou: MS: x + y + z = 0,985 PB: 0,09x + 0,16y + 0,50z = 0,168 NDT: 0,86x + 0,75y + 0,84z = 0,800 4º passo: da resolução através da segunda forma, encontramos os seguintes valores: Xmilho: 455 g MS Ytrigo: 406 g MS Zsoja: 124 g MS 5º passo: verificação da ração: Ingredientes MS g PB g NDT g Ca g P g Milho 455 41 391,3 0,14 1,4 Farelo de trigo 406 65 304,5 0,61 3,2 Farelo de soja 124 62 104,2 0,37 0,8 TOTAL 985 168 800 1,12 5,4 Exigência 1000 168 800 5,5 3 DÉFICE -15 - - -4,38 +2,4 -/- 6º passo: ajuste mineral com calcário usando o ER de 1,5% ou 15 g de um CMS 1000 g. 100 g ---------- 38 g Ca x g ---------- 4,38 g Ca x = 12 g de calcário 7º passo: verificação e composição final da dieta: Ingredientes MS g MN g % final PB g NDT g Ca g P g Milho 455 517,1 45,8 41 391,3 0,14 1,4 Farelo de trigo 406 461,4 40,9 65 304,5 0,61 3,2 Farelo de soja 124 137,8 12,2 62 104,2 0,37 0,8 Calcário 12 12 1,1 - - 4,5 - TOTAL 997 1128,3 100 168 800 5,62 5,4 Exigência 1000 - 100 168 800 5,5 3 DÉFICE -3 - - - - +0,12 +2,4 -/- Por fim, serão necessários diariamente o fornecimento de 1,13 kg de ração/ani-mal/dia composta por 45,8% de milho, 40,9% de farelo de trigo, 12,2% de farelo de soja e 1,1% de calcário. O CMS da ração é exatamente o exigido pelo animal e a ração possui balanço Ca:P de 1:1. Cálculo da ração para lote de 100 cordeiros para engorda de 20 kg PV com GPD 0,25 kg 8º passo: quantidade/dia: Cada animal deverá consumir uma certa quantidade, para determinar o total para 100 animais basta multiplicar a quantidade pelo número de animais, no caso 100, logo: Milho: 51,7 kg/dia; trigo: 46,14 kg/dia; soja: 13,78 kg/dia e calcário: 1,2 kg/dia 9º passo: quantidade total para tempo de confinamento: Basta multiplicar a quantidade de alimento/dia pelo número de dias da engorda. Os animais entraram em confinamento com 20 kg e ganham 0,25 kg/dia, para alcançar 40 kg serão necessários, portanto, 80 dias (20 kg PV/0,25 kg). Logo: Milho: 4,14 toneladas; trigo: 3,7 ton.; soja: 1,1 ton. e calcário: 96 kg. -/- EXEMPLO 6: formular dieta para cordeiros da raça Santa Inês que foram desmamados precocemente. O lote possui peso de 10 kg e possui alto potencial de crescimento, ou seja, ganham, em média, 250 g de PV/dia. Os alimentos disponíveis para a formulação são raspa de mandioca, milho e farelo de soja. Por fim, calcule a ração necessária para 100 cordeiros para um tempo de engorda onde os animais sairão para abate com 70 kg de PV. 1º passo: exigências nutricionais do animal: CMS g PB g NDT g Ca g P g 600 160 480 6 3 100% 26,7% 80% 1% 0,5% -/- 2º passo: composição dos alimentos: Ingrediente MS % PB % NDT % Ca % P % Raspa de mandioca 88 3 74 0,15 0,8 Milho 89 9 86 0,03 0,31 Farelo de soja 90 45 80 0,3 0,65 -/- 3º passo: montar o sistema de equações onde x é raspa, y milho e z farelo de soja: Equação MS: x + y + z = 0,600 Equação PB: 0,03x + 0,09y + 0,45z = 0,160 Equação NDT: 0,74x + 0,86y + 0,80z = 0,480 4º passo: dada a resolução do sistema, encontramos os seguintes valores em MS: x = 0,140 kg MS de raspa de mandioca y = 0,140 kg MS de milho z = 0,320 kg MS de farelo de soja 5º passo: verificação da ração: Ingrediente MS g PB g NDT g Ca g P g Raspa 140 4 103,6 0,21 1,1 Milho 140 12,6 120,4 0,03 0,4 Farelo 320 144 256 0,96 2,1 TOTAL 600 160,6 480 1,2 3,6 Exigência 600 160 480 6 3 DÉFICE - - - -4,8 +0,6 -/- 6º passo: balancear Ca e P adicionando calcário: 13 g de calcário possui 4,9 g de Ca 7º passo: verificação e composição final da dieta: Ingrediente MS g MN g % final PB g NDT g Ca g P g Raspa de mandioca 140 159,1 23,2 4 103,6 0,21 1,1 Milho 140 157,3 23 12,6 120,4 0,03 0,4 Farelo de soja 320 355,6 51,9 144 256 0,96 2,1 Calcário 13 13 1,9 - - 4,9 - TOTAL 613 685 100 160,6 480 6,1 3,6 Exigência 600 - 100 160 480 6 3 DÉFICE +13 - - - - - - -/- Por fim, para cordeiros de 10 kg PV com alto potencial e GPD de 0,25 kg é necessária uma ração que contenha 160 g de raspa de mandioca, 160 g de milho moído, 360 g de farelo de soja e 15 g de calcário para cada animal diariamente. O CMS da ração ultrapassou a exigência do animal em 13 g o que é aceitável. O balanço Ca:P é de 1,7:1 que está dentro da zona de conforto. A composição da dieta é de 26,2% PB, 78,3% NDT, 1% Ca e 0,59% P. Cálculo da ração para lote de 100 cordeiros para abate com 70 kg PV 8º passo: quantidade de cada alimento diariamente: Raspa: 159,1 g x 100 animais = 15,91 kg, seguindo o mesmo esquema: milho: 15,73 kg; soja: 35,56 kg e calcário 1,3 kg. 9º passo: os animais deverão ir para abate com 70 kg, logo deverão ganhar 60 kg de PV. Com um ganho de 250 g/dia, o tempo total de engorda será de 240 dias (60 kg/0,25 kg), logo: Raspa: 15,91 x 240 = 3,82 toneladas, seguindo igual: milho: 3,78 ton.; soja: 8,54 ton. e calcário: 312 kg. -/- EXEMPLO 7: em uma propriedade no Rio Grande do Sul um ovinocultor desmamou 50 animais com 30 kg PV para confiná-los. A estimativa é que os animais ganhem 150 g de PV diariamente até que alcancem 50 kg para abate. A propriedade dispõe de silagem de capim-elefante, aveia e glúten de milho para fornecer aos animais. Formule uma dieta para esses animais para ser fornecida diariamente e a quantidade de ingredientes neces-sária para o período de engorda. DADOS, segundo QUADROS & CRUZ, as exigências são CMS: 3,35% PV, PB: 115 g; NDT: 630 g. 1º passo: composição dos ingredientes: Ingrediente MS % PB % NDT % Silagem de capim-elefante 27 5 60 Aveia 88 11 65 Glúten de milho 90 62 85 -/- 2º passo: sabendo-se que o CMS de 3,35% de 30 kg equivale a 1 kg MS, montamos o sistema de equações onde x é silagem, y aveia e z glúten: Equação MS: x + y + z = 1 Equação PB: 0,05x + 0,11y + 0,62z = 0,115 Equação NDT: 0,60x + 0,65y + 0,85z = 0,630 3º passo: da resolução do sistema encontramos: x = 830 g MS de silagem y = 63 g MS de aveia z = 107 g MS de glúten de milho 4º passo: verificação da ração: Ingrediente MS g PB g NDT g Silagem de capim-elefante 830 41,5 498 Aveia 63 7 71 Glúten de milho 107 66,5 91 TOTAL 1000 115 630 Exigência 1000 115 630 DÉFICE - - - -/- 5º passo: composição final da ração com base na matéria natural tal como vai para o misturador: Ingrediente MN g % final Silagem de capim-elefante 3074,1 94,2 Aveia 71,6 2,2 Glúten de milho 118,9 3,6 TOTAL 3264,6 100 -/- Por fim, para cada ovino/dia é necessário a administração de 3,1 kg de silagem de capim-elefante e uma mistura de 200 g de concentrado com 80 g de aveia e 120 g de glúten de milho. O CMS da ração é exatamente a exigência do animal. Neste exemplo não determinamos o conteúdo mineral da dieta, mas você pode fazê-lo de acordo com o percentual de mineral do dado ingrediente. Quantidade de alimentos/dia e por período de engorda 6º passo: quantidade de ingredientes por dia, basta multiplicar quantidade/animal x total de animais: Silagem: 153,7 kg/dia; aveia: 3,6 kg/dia e glúten: 6 kg/dia 7º passo: quantidade por período de engorda: os animais têm 30 kg PV e deverão sair para abate com 50 kg PV, logo deverão ganhar 20 kg PV. Como ganham cerca de 0,15 kg/dia o período de engorda será de 134 dias (20 kg/0,15 kg). Então: Silagem: 153,7 x 134 = 20,6 ton.; aveia: 482 kg e glúten: 804 kg -/- EXEMPLO 8: em uma propriedade na cidade de Belo Jardim, Pernambuco, 10 ovelhas estão nas primeiras semanas de lactação, todas tiveram parto de um cordeiro. O lote possui peso variado, mas o médio é de 60 kg PV e perdem cerca de 25 g/dia. Os alimentos disponíveis para a formulação da dieta são capim tifton com melaço, casca de soja e farelo de mamona detoxificado. 1º passo: determinação das exigências nutricionais: CMS g PB g NDT g Ca g P g 2300 320 1500 10 7 100% 13,9% 65,2% 0,43% 0,3% -/- 2º passo: composição dos ingredientes: Ingrediente MS % PB % NDT % Ca % P % Casca de soja 90 12 75 0,6 0,2 Capim + melaço 35 5 25 0,32 0,12 Farelo de mamona 90 40 40 0,7 0,7 -/- 3º passo: montar o sistema de equações onde x é casca de soja, y é capim tifton com melaço e z é farelo de mamona: Equação MS: x + y + z = 2,3 Equação PB: 0,12x + 0,05y + 0,40z = 0,32 Equação NDT: 0,75x + 0,25y + 0,40z = 1,5 4º passo: da resolução do sistema, encontramos: x = 1,78 kg MS de casca de soja y = 0,29 kg MS de capim + melaço z = 0,23 kg MS de farelo de mamona O total é exatamente o CMS requerido de 2,3 kg MS. 5º passo: verificação da ração: Ingrediente MS g PB g NDT g Ca g P g Casca de soja 1780 213,6 1335 5,7 2,1 Capim + melaço 290 14,5 73 1,8 0,6 Farelo de mamona 230 92 92 1,6 1,6 TOTAL 2300 320,1 1500 9,1 4,3 Exigência 2300 320 1500 10 7 DÉFICE - - - -0,9 -2,7 -/- 6º passo: há deficiência de Ca e P, vamos balanceá-los: Para P: 15 g de fosfat. (shrink)

In this paper we focus on what is referred to as the ‘mineness’ of experience, that is, the intimate familiarity we have with our own thoughts, perceptions, and emotions. Most accounts characterize mineness in terms of an experiential dimension, the first-person givenness of experience, that is subsumed under the notion of minimal self-consciousness or a ‘minimal self’. We argue that this account faces problems and develop an alternative account of mineness in terms of the coherence of experiences with what we (...) label an ‘embodied biography’. Building on a near consensus among consciousness researchers over the function of consciousness as integrating infor- mation, we argue that the phenomenology of mineness consists in the absence of any further thought on top of the experience itself. Finally we argue that this non-phenomenological account of mineness fits well with existing data on pathologies of mineness such as delusions of thought insertion. (shrink)

This study determined the cognitive skills achievement in mathematics of elementary pre-service teachers as a basis for improving problem-solving and critical thinking which was analyzed using Piaget's seven logical operations namely: classification, seriation, logical multiplication, compensation, ratio and proportional thinking, probability thinking, and correlational thinking. This study utilized an adopted Test on Logical Operations (TLO) and descriptive research design to describe the cognitive skills achievement and to determine the affecting factors. Overall, elementary pre-service teachers performed with sufficient understanding in dealing (...) with the TLO. However, in each logical operation, students were found to have insufficient understanding of probability thinking and correlational thinking. These insufficiencies in other logical operations were attributed to their misconceptions on some mathematical terms, misinterpretation of the problems, poor comprehension skills, poor problem-solving skills, and poor performance in mathematics in general. (shrink)

Research on psychopathy among incarcerated, Caucasian males has consistently demonstrated deficits in emotion processing and response inhibition. Using the PCL-R to classify participants as psychopathic or non-psychopathic, this study examined the performance of incarcerated, Caucasian females on two laboratory tasks: A lexical decision task used to assess emotion processing and a passive avoidance task used to assess response inhibition. Contrary to prediction, deficits in performance typically exhibited by psychopathic males were not exhibited by psychopathic females in this sample. Implications of (...) these findings are discussed and an interpretation of the results in the context of the Response Modulation Hypothesis is presented. (shrink)

In this article, the results of conceptualization of the definition of mind as an object of interdisciplinary applied research are described. The purpose of the theoretical analysis is to generate a methodological discourse suitable for a functional understanding of the mind in the context of the problem of natural language processing as one of the components of developments in the field of artificial intelligence. The conceptual discourse was realized with the help of the author's method of structural-ontological analysis, and developed (...) in the mainstream of the system-methodological tradition of the school of G.P. Shchedrovitsky and intended for descriptive research of subject areas of interdisciplinary objects of scientific study. As a result of the structural and ontological analysis of the super-system, the relevant place and role of the directly studied system (mind) are determined, and its primary process and material are localized and structural and functional connections are described. At the basic level, the mind is conceptualized as an energy process unfolding in a spatio-temporal environment and accompanied by archetypal structuring of neural impulses into images. The genesis of the system is separately analyzed by constructing a structural-ontological matrix that reflects the initial stage of the development of the mind. The primary process is concretized with the help of hetero- and homeostatic dichotomy, and also the most significant features of the consistent transformation of the material of the system and its ascent to verbal morphology are described. The structural-ontological comparison of the functioning of the verbal intelligence with the preverbal level has been carried out. The transformation of neural impulses of needs into words, as verbal units fixing semiotic values is analyzed. Structural-ontological connections that determine the reactive and prospective characteristics of the functioning of the system are disclosed. The position of the chronological primacy of "semiotic readiness" for language with respect to the debut of the latter as an information-sign model of the environment is argued. The hypothesis of domination at the initial stage of the development of the mind of exopsychic functions over endopsychic ones is formulated. The theoretical substantiation of the hypothesis of the inevitability of the ontology of language in the functional understanding of the mind is given, corresponding structural and ontological arguments are given, including those based on the ideas about the information relationship between affects and needs, according to the views of P.V. Simonov. The arguments are presented in favor of the non-alternative methodology of A. Turing in studies of artificial intelligence. (shrink)

Thе еxprоpriаtiоn оf аgriculturаl lаnd tо prоvidе nеw lаnd fоr industriаl аnd urbаn еxpаnsiоn, rеfеrrеd tо аs cоmpulsоry аcquisitiоn, is prеvаlеnt in dеvеlоping cоuntriеs. Using Viеtnаm аs а lаbоrаtоry, this study еvаluаtеs thе impаcts оf lоsing fаrmlаnd thrоugh cоmpulsоry аcquisitiоn оn hоusеhоld wеlfаrе аnd rеаchеs thе fоllоwing findings. A 10 pеrcеntаgе pоint incrеаsе in thе prоpоrtiоn оf lаnd еxprоpriаtеd rеsults in а 2.2% dеcrеаsе in hоusеhоld wеlfаrе prоxiеd by fооd еxpеnditurе. Bеsidеs, pоliticаlly uncоnnеctеd аnd еthnic minоrity hоusеhоlds аrе disprоpоrtiоnаtеly vulnеrаblе. (...) Thе аdvеrsе wеlfаrе еffеct cоuld tаkе up tо 10 yеаrs tо еvаpоrаtе. Thе rеductiоn in hоusеhоld wеlfаrе is аttributаblе tо thе dеclinе in аgriculturаl incоmе аnd thе inаbility tо pаrticipаtе in thе nоn-аgriculturаl lаbоr mаrkеt. Othеr аspеcts оf hоusеhоld bеhаviоr fоllоwing cоmpulsоry аcquisitiоn аrе аlsо еxplоrеd, such аs sаving, sоciаl cаpitаl, lаbоr, аnd cаpitаl аllоcаtiоn. (shrink)

Patient centred diagnosis is best practised through shared decision making; an iterative dialogue between doctor and patient, whichrespects a patient’s needs, values, preferences, and circumstances. -/- Shared decision making for diagnostic situations differs fundamentally from that for treatment decisions. This has important implications when considering its practical application. -/- The nature of dialogue should be tailored to the specific diagnostic decision; scenarios with higher stakes or uncertainty usually require more detailed conversations.

The monograph summarizes energy and environmental aspects of biofuel production from waste in the context of rural development; institutional aspects of the formation of a “green economy” in the agricultural sector are considered; attention is paid to energy auditing as a form of implementing the state policy on energy saving and energy efficiency. The monograph includes the results obtained in the implementation of the state scientific work “Development of the concept of ensuring energy security and energy efficiency as priority areas (...) for sustainable development of rural areas” (0121U109443), 2021-2022. For researchers, agriculture specialists, ecologists, economists, entrepreneurs, teachers, students, graduate students. (shrink)

The aim of the study is to develop theoretic and methodological recommendations and practical activities for the positive social, managerial, organizational and economic development of historical and cultural tourist destinations. In theoretical terms: the role of historical and cultural tourist destination in the development of the region has been established; the historical and cultural tourist destinations have been identified; the author’s classification of historical and cultural tourist destinations has been developed basing tourist visiting activeness; the author’s methodological approach to the (...) diagnosis and creating tools for development of historical and cultural tourist destinations, comprehensively taking into account resource and factor components, has been presented. In practical terms: variations of the activities aimed at the positive development of historical and cultural tourist destinations have been proposed; the description of measures aimed at the creation of a historical and cultural complex on the example of the designed historical and cultural complex “Stara Samar” has been given. The results of the study are applicable for a wide range of historical and cultural tourist attractions: territories, landscapes and elements of landscapes, historical settlements, parks, film studios, historical and cultural heritage sites, history and culture monuments, burial sites, places of worship, sites of social cultural infrastructure. The author’s recommendations provide obtaining commercial results and ensuring a social and cultural effect for businessmen, managers, local communities in the management of existing or in the creation of new historical and cultural tourist destinations. (shrink)

This study aims to investigate the relationship between job burnout and employee performance in the feed industry during the ASF outbreak. Further, the researchers employed a descriptive-correlational research design in order to analyze the acquired data and produce pertinent findings. Thus, the researchers gathered data from one hundred two (102) feed industry employees. The Maslach Burnout Inventory (MBI) and Individual Work Performance Questionnaire (IWPQ) were employed to ascertain the extent of job burnout experienced by the respondents and evaluate employee performance, (...) respectively. Based on the statistical analysis, there is a significant relationship between job burnout and employee performance. Moreover, the study's findings were thoroughly analyzed and discussed. (shrink)

Dеspitе thе prеvаlеncе оf cоmmоn mеntаl hеаlth prоblеms, cоllеgе studеnts sееk prоfеssiоnаl аssistаncе аt а lоw rаtе. Pеrcеptiоns оf sоciеtаl stаndаrds аrоund аid sееking cоuld bе оnе оf thе fаctоrs influеncing hеlp sееking prоclivity. Thе currеnt study lооkеd аt pеrcеivеd pееr nоrms fоr sееking hеlp fоr dеprеssеd symptоms аnd thеir rеlаtiоnship tо оnе's оwn hеlp sееking prоclivity in urbаn cоllеgе yоuth. Thе mеthоds utilizеd wеrе а crоss-sеctiоnаl survеy аpprоаch. Thе mоst likеly sоurcе оf gеtting suppоrt fоr dеprеssiоn symptоms wаs friеnds. (...) Sееking prоfеssiоnаl trеаtmеnt frоm оnеsеlf аnd оnе's pееrs wаs аssеssеd аs lеss likеly whеn dеprеssiоn wаs prеcеdеd by а lifе incidеnt vеrsus whеn it wаs nоt. Whеn cоllеgе studеnts еvаluаtеd thеir clаssmаtеs' chаncе оf sееking prоfеssiоnаl аid, thеy еstimаtеd thеir оwn likеlihооd оf sееking prоfеssiоnаl hеlp аs highеr. Pеrcеivеd pееr nоrms аbоut sееking hеlp fоr dеprеssiоn cаn hаvе а significаnt impаct оn cоllеgе studеnts' willingnеss tо sееk hеlp frоm prоfеssiоnаl sоurcеs. Thе implicаtiоns fоr crеаting intеrvеntiоns tо imprоvе yоuth hеlp sееking аrе discussеd. Hеlp-sееking, Sоciаl stаndаrds, Dеprеssiоn, Yоuth, Trеаtmеnt Gаp аrе sоmе kеy phrаsеs. (shrink)

Dеspitе thе prеvаlеncе оf cоmmоn mеntаl hеаlth prоblеms, cоllеgе studеnts sееk prоfеssiоnаl аssistаncе аt а lоw rаtе. Pеrcеptiоns оf sоciеtаl stаndаrds аrоund аid sееking cоuld bе оnе оf thе fаctоrs influеncing hеlp sееking prоclivity. Thе currеnt study lооkеd аt pеrcеivеd pееr nоrms fоr sееking hеlp fоr dеprеssеd symptоms аnd thеir rеlаtiоnship tо оnе's оwn hеlp sееking prоclivity in urbаn cоllеgе yоuth. Thе mеthоds utilizеd wеrе а crоss-sеctiоnаl survеy аpprоаch. Thе mоst likеly sоurcе оf gеtting suppоrt fоr dеprеssiоn symptоms wаs friеnds. (...) Sееking prоfеssiоnаl trеаtmеnt frоm оnеsеlf аnd оnе's pееrs wаs аssеssеd аs lеss likеly whеn dеprеssiоn wаs prеcеdеd by а lifе incidеnt vеrsus whеn it wаs nоt. Whеn cоllеgе studеnts еvаluаtеd thеir clаssmаtеs' chаncе оf sееking prоfеssiоnаl аid, thеy еstimаtеd thеir оwn likеlihооd оf sееking prоfеssiоnаl hеlp аs highеr. Pеrcеivеd pееr nоrms аbоut sееking hеlp fоr dеprеssiоn cаn hаvе а significаnt impаct оn cоllеgе studеnts' willingnеss tо sееk hеlp frоm prоfеssiоnаl sоurcеs. Thе implicаtiоns fоr crеаting intеrvеntiоns tо imprоvе yоuth hеlp sееking аrе discussеd. Hеlp-sееking, Sоciаl stаndаrds, Dеprеssiоn, Yоuth, Trеаtmеnt Gаp аrе sоmе kеy phrаsеs. (shrink)

Driven by technological innovations, newborn screening (NBS) panels have been expanded and the development of genomic NBS pilot programs is rapidly progressing. Decisions on disease selection for NBS are still based on the Wilson and Jungner (WJ) criteria published in 1968. Despite this uniform reference, interpretation of the WJ criteria and actual disease selection for NBS programs are highly variable. A systematic literature search [PubMED search “Wilson” AND “Jungner”; last search 16.07.22] was performed to evaluate the applicability of the WJ (...) criteria for current and future NBS programs and the need for adaptation. By at least two reviewers, 105 publications (systematic literature search, N = 77; manual search, N = 28) were screened for relevant content and, finally, 38 publications were evaluated. Limited by the study design of qualitative text analysis, no statistical evaluation was performed, but a structured collection of reported aspects of criticism and proposed improvements was instead collated. This revealed a set of general limitations of the WJ criteria, such as imprecise terminology, lack of measurability and objectivity, missing pediatric focus, and absent guidance on program management. Furthermore, it unraveled specific aspects of criticism on clinical, diagnostic, therapeutic, and economical aspects. A major obstacle was found to be the incompletely understood natural history and phenotypic diversity of rare diseases prior to NBS implementation, resulting in uncertainty about case definition, risk stratification, and indications for treatment. This gap could be closed through the systematic collection and evaluation of real-world evidence on the quality, safety, and (cost-)effectiveness of NBS, as well as the long-term benefits experienced by screened individuals. An integrated NBS public health program that is designed to continuously learn would fulfil these requirements, and a multi-dimensional framework for future NBS programs integrating medical, ethical, legal, and societal perspectives is overdue. (shrink)

Facial Expression conveys non-verbal cues, which plays an important role in interpersonal relations. The Cognitive Emotion AI system is the process of identifying the emotional state of a person. The main aim of our study is to develop a robust system which can detect as well as recognize human emotion from live feed. There are some emotions which are universal to all human beings like angry, sad, happy, surprise, fear, disgust and neutral. The methodology of this system is based on (...) two stages- facial detection is done by extraction of Haar Cascade features of a face using Viola Jones algorithm and then the emotion is verified and recognized using Artificial Intelligence Techniques. The system will take image or frame as an input and by providing the image to the model the model will perform the preprocessing and feature selection after that it will be predict the emotional state. (shrink)

An ecosystem model of effective solution to the customer management quality issue based on the platforms’ (internal and external) interaction is proposed, which indicates that digital platforms are the main tool of digital corporate transformation and regeneration. The key elements of the digital leadership strategy based on the “business model-ecosystem” interaction were identified, allowing determining the main features of the digital leadership strategy and forming the deployment direction within the corporate structure. The “road map” model of digital leadership strategy formation (...) is introduced, the stages’ sequence of digital strategy formation is systematized, and its key elements are outlined. (shrink)

The hotel sector of the travel industry is the leader according to the indicator of economic growth, which is observed in both developed and developing countries. Even under the economic instability and global natural disasters, the industry has seen growth in recent years. The franchising model for expanding activities is central to all successful hotel chains. The article deals with the franchising model for the travel business expansion and the economic performance of hotel chains such as Marriott International, Wyndham Hotels, (...) and Hilton. They hold a prominent place in the global hotel business, have a steady tendency to expand their business, hold high positions in the ranking of the best franchises in the world and have been recognized by experts. The main risks for the franchisor and franchisee are determined when making a decision on the expansion of the international travel business, which must be taken into account when developing new markets for hotel chains. The main advantages of the franchising model of expansion, which promote understanding between the parties of the franchise agreement, dynamicize hotel chains expansion and allow for reducing their expenses and increasing incomes. It was found that the growth of net profit and total income in the indicated hotel chains was due to the increase in the number of rooms in franchising and the positive dynamics of franchise income. A more dynamic pace occurred after the crisis growth in revenues from the franchisee compared with the managerial model. A closer relationship between revenues and key financial indicators has been proved when using a franchising model. (shrink)

The educational setting has changed when pandemic forced everyone to take a reset. The change also known as transition from one modality to another paves the way to surface different stressors and tensions among the teachers and learners. In the literature, little attention was given to the teachers who experienced transition from the change of modality as more research studies focused on the learners’ academic performance. This study used a Heideggerian Phenomenology research design in explicating the lived experiences of the (...) teachers exposed in the transition from modular instruction to face-to-face classes. Interpretative Phenomenological Analysis (IPA) popularized by Moustakas and modified by Van Kaam was used in analyzing the authentic experiences of the participants. There were 8 participants in this study when the data saturation was reached. Semi-structured questionnaire was utilized in conducting the interview. There are four emerging themes generated – The Defect, The Struggles, Pedagogical Challenges, and the Inevitable Stressors. These themes are clear manifestations of how teachers are surviving and thriving in these trying times. It is expedient to create management plans that can alleviate the teachers’ circumstances which can make them ready in transitioning to any mode of teaching.The educational setting has changed when pandemic forced everyone to take a reset. The change also known as transition from one modality to another paves the way to surface different stressors and tensions among the teachers and learners. In the literature, little attention was given to the teachers who experienced transition from the change of modality as more research studies focused on the learners’ academic performance. This study used a Heideggerian Phenomenology research design in explicating the lived experiences of the teachers exposed in the transition from modular instruction to face-to-face classes. Interpretative Phenomenological Analysis (IPA) popularized by Moustakas and modified by Van Kaam was used in analyzing the authentic experiences of the participants. There were 8 participants in this study when the data saturation was reached. Semi-structured questionnaire was utilized in conducting the interview. There are four emerging themes generated – The Defect, The Struggles, Pedagogical Challenges, and the Inevitable Stressors. These themes are clear manifestations of how teachers are surviving and thriving in these trying times. It is expedient to create management plans that can alleviate the teachers’ circumstances which can make them ready in transitioning to any mode of teaching. (shrink)

INTRODUÇÃO A maioria dos alimentos que os bovinos de corte e leite consomem são os alimentos volumosos (forragens, gramíneas ou leguminosas) que é um alimento que possui teor de fibra detergente neutra (FDN) ≥ 25% da matéria seca (MS), ou teor de fibra ≥ 18% da MS. Por possuir grande quantidade de fibra em sua composição é um alimento que possui menor concentração de proteínas, carboidratos não estruturais (CNE) e lipídios. Para que um animal possa manter-se com alimentação volumosa, é (...) necessário a ingestão de grande quantidade desse material. Quando os bovinos recebem apenas forragens, não conseguem ingerir o suficiente para obter a energia, proteínas, minerais e vitaminas necessárias para converter os nutrientes em produtos (carne, leite etc.). Assim, faz-se necessário a inclusão de uma fonte alimentar concentrada em nutrientes na dieta dos bovinos. O alimento concentrado é aquele que contém menor teor de FDN < 25% ou teor de fibra bruta (FB) < 18%. Logo, pelo baixo teor de fibras é um alimento rico em energia e/ou proteínas. Divide-se em concentrados proteicos, os que possuem um teor de proteína bruta (PB) > 20% da MS e em concentrados energéticos, os que possuem < 20% de PB da MS. Para suprir todas as necessidades de mantença, crescimento, reprodução e produção, os bovinos devem receber alimentos suficientes e que forneçam a quantidade necessária dos nutrientes exigidos pelos animais em função da aptidão, estado fisiológico, categoria etc. Nutrientes fornecidos pela dieta (kg/dia) = necessidades dos bovinos (kg/dia) A formulação de rações consiste em combinar, nas quantidades necessárias, os alimentos que serão oferecidos para suprir as necessidades diárias do animal. Uma ração balanceada é aquela que fornece ao animal as proporções e quantidades corretas de todos os nutrientes necessários por um período de 24 horas. Às vezes, o criador possui controle total sobre os tipos e proporções de vários alimentos que compõem a ração. É o caso dos animais em sistema de confinamento, onde se conhece todo e qualquer alimento que o animal ingere e sua respectiva exigência, o que torna a formulação fácil. No entanto, balancear a ração, às vezes, é uma tarefa difícil. Normalmente, os animais em pastejo podem escolher não apenas a quantidade de pasto que consomem, mas também a sua composição. Os animais podem selecionar várias partes da planta e rejeitar outras. Para elaborar um programa alimentar, utilizando os métodos de formulação e balanceamento de rações é necessário, inicialmente, da explanação de alguns conceitos-chave da nutrição e, sem dúvidas, do entendimento e conhecimento das exigências nutricionais dos animais em função da idade, da raça, do estado fisiológico etc., além da composição bromatológica dos alimentos disponíveis para os animais. Sendo assim, a finalidade desse trabalho, em suma, é a explanação de conceitos-chave da nutrição, bem como da elaboração de tabelas dos requerimentos nutricionais diários dos animais, além da elaboração, alicerçado pela literatura disponível, da composição bromatológica dos alimentos, em especial do conteúdo proteico e energético dos mesmos. Por fim, conhecendo a composição dos alimentos e as exigências dos animais de acordo com a categoria, é realizado o balanço para saber, finalmente, se os alimentos suprem os requisitos dos animais e, se não atender os requerimentos, seja necessária uma adição suplementar para suprir todos os requerimentos para que os animais possam se manter e produzir, sempre visando uma elaboração alimentar econômica e viável tanto para os grandes pecuaristas quanto aos pequenos criadores. 1. GENERALIDADES 1.1 Balanceamento de rações Consiste na preparação de alimentos suficientemente nutritivos que cumpram com os requerimentos proteicos, energéticos, vitamínicos e minerais dos animais. Sendo assim, nos deparamos com alguns questionamentos, dentre eles a importância do balanceamento. Quando uma ração não está equilibrada há um excesso e/ou deficiência de determinados nutrientes. Alguns desequilíbrios possuem consequências drásticas e se não forem corrigidos podem causar até a morte do animal (por exemplo, um desequilíbrio de Ca próximo ao parto pode causar a febre do leite e morte do animal se não for tratado imediatamente). Alguns sintomas observados no animal podem auxiliar na identificação dos desequilíbrios, principalmente sintomas relacionados à carência de vitaminas e minerais. No entanto, outros desequilíbrios são difíceis de identificar, uma vez que resultam de algum grau de perda de desempenho. Os bovinos não têm um desempenho tão bom quanto seu potencial genético permitiria quando há algum desequilíbrio na ração. Os desequilíbrios tendem a afetar os animais com alto potencial genético. Nem todos os desequilíbrios alimentares possuem consequências devastadoras, mas todo desequilíbrio nutricional é economicamente inaceitável, uma vez que produz uma perda de produção e perda de nutrientes que poderiam ser utilizados efetivamente pelos animais para suas funções básicas. 1.2 Consumo de MS Matéria seca é a razão do alimento desprovido de umidade. Por exemplo, quando corta-se o capim e expõe-se o mesmo ao sol, irá murchar e logo sua cor mudará de verde para um café ou amarelo escuro em consequência da maior perda de água presente na composição. Quanto mais exposta ao calor mais seca a forragem ficará e esse conteúdo é o que se denomina de matéria seca. Por exemplo, quando o grão de milho perde toda água contida nele sua matéria seca é de 88%, aproximadamente. Cada pasto possui uma porcentagem diferente de umidade e varia em função da idade. Logo, podemos concluir que pastagens jovens possuem mais suculência (maior quantidade de água) e os pastos mais velhos possuem menor suculência, fazendo com que os bovinos prefiram ingerir os pastos mais jovens por possuírem melhor palatabilidade e degustação ao animal. A B Em A podemos observar um pasto velho com uma característica mais seca, ou seja, com uma menor quantidade de água. Por outo lado, em B podemos observar um pasto mais jovem, com maior porcentagem de água em sua composição. Agora, vamos conhecer o consumo de MS pelos bovinos. Na teoria, e recomendável, para cada 100 kg de peso vivo (PV), o bovino deve consumir o equivalente de MS entre 1,8 e 3,5 kg, ou seja, é o mesmo que dizer de 1,8 a 3,5% do PV. Esses valores nos indicam que um animal jovem consome menor matéria seca e vice-versa, e animais adultos consomem maior quantidade de MS. O consumo de MS varia em função do peso do animal, do estado fisiológico e da porcentagem de digestibilidade do alimento, por exemplo, bovinos de até 600 kg podem consumir até 10,5 kg/dia de MS sob um pasto com digestibilidade de 80%. Como regra geral, para saber com que ponto de escala se considera 1,8 e 3,5% usa-se: Para: Vaca em produção leiteira = 3,2% (vaca com 500 kg, 3,2% equivale a 16 kg de MS/dia) Vaca adulta e grande = 3,3 ou 3,4% Novilhas (os) com 300 kg = 2,8% (2,8% de 300 kg equivale a 8,4 kg de MS/dia) Exemplos: Uma bezerra pesa 120 kg. Qual a quantidade de MS que ela deverá consumir? 120 kg bezerra ----------- 100% (correspondente) X kg de MS ------------- 2,7%¹ ¹ - a maioria das pastagens possuem essa porcentagem de MS Pelos cálculos vamos obter: "X=" "120 x 2,7" /"100" "= 3,24 kg de MS" Sendo assim, a bezerra deverá consumir 3,24 kg de MS/dia. Temos uma umidade média de 80% o que indica que o restante é de material seco. 3,24 kg ------------- 20% correspondente X -------------- 80% umidade "X=" "3,24 x 80" /"20" "= 12,96 kg de água" Agora água + material seco: 3,24 kg de MS + 12,96 kg de água = 16,2 kg de forragem verde para a bezerra de 120 kg de PV. As forragens nunca se encontram em forma de material seco e sim de material verde, indicando-nos a presença de água entre 65 e 85% de sua composição. Mas, como conhecer com exatidão a umidade ou a presença de água de um produto? Para se conhecer com exatidão o teor de umidade de um determinado alimento, pode-se seguir os seguintes passos: 1. Separar 1 kg de forragem 2. Pôr no sol ou em um forno para desidratar até que esteja seco o bastante como para moer 3. Pesar e o peso que diminuiu será o conteúdo de água que continha Exemplo: 1000 g de forragem verde ---------- 100% 200 g de forragem seca ---------- X% X = "200 x 100" /"1000" "= 20%" Logo, a matéria seca é 20% e o conteúdo de água é de 100% - 20% = 80%. O esquema abaixo representa a secagem anterior, seja por sol ou em forno. 1.3 Necessidades de água Resumidamente, a água é necessária para o metabolismo, para a produção (leite e carne) e para as necessidades ambientais. A água é o nutriente que as vacas de leite requerem em maior quantidade. A água é um nutriente primordial na manutenção da produção leiteira e cárnea dos bovinos. A produção de leite, por exemplo, reduzirá no mesmo dia em que a água não estiver disponível para as vacas. Muitas vezes, a água é considerada aparte dos outros nutrientes como as proteínas, no entanto, é um nutriente de suma importância para a produção pecuária; pode-se administrar poucas quantidades de alimentos aos animais, mas se faltar água em excesso os animais padecem rapidamente. Os alimentos possuem quantidades variáveis de água (umidade) em sua composição, uma gramínea verde inteira no solo pode conter de 80 a 85% de água e, portanto, conter apenas de 15 a 20% de MS. Em contrapartida, o teor de água da maioria dos alimentos concentrados é de 10%, ou seja, 90% é de MS. Embora a quantidade de água na dieta possa variar consideravelmente, normalmente é pouco significativo, já que os animais devem regular o consumo de água por conta própria, ou seja, o acesso à água de boa qualidade deverá ser de livre escolha dos animais. Entretanto, quando grandes quantidades de alimentos úmidos forem oferecidas (como polpa de beterraba ou grãos de cevada) a ingestão de energia, proteínas, minerais e vitaminas encontradas na MS da ração pode ser reduzida. Para administrar água para os bovinos deve ter em conta que: A quantidade de água para a manutenção do metabolismo está descrita na tabela 1. Tabela 1: água utilizada no metabolismo Para cada kg de MS rústica 2,5 litros Para cada kg de MS suculenta 2 litros Para cada litro de leite 4 litros Para cada kg de carne 1 litro Os principais fatores que limitam a ingestão de água são: A ingestão de MS Produção de leite A temperatura ambiente Ingestão de sódio Na Como citado supra, a temperatura é um dos fatores que influenciam na ingestão de água. Logo, sob clima quente, os animais estabulados devem receber +15% de água dos valores mencionados, os animais sob pastejo devem receber +20%. Sob clima frio, os animais estabulados devem ingerir +10% e os sob pastejo +15%. De forma geral, uma vaca em lactação deverá ingerir de 3,5 a 5,5 litros de água por kg de MS. Por exemplo, uma vaca que produz 10 kg de leite e come 12 kg de MS consumirá 12 x 4,5 = 54 kg ou litros de água/dia. Para bovinos de corte, por exemplo, considerando um animal de dois anos em condições de manejo adequado, o consumo deverá ser de 45 litros/animal/dia ou de 8 a 9 litros/100 kg de PV. 2. REQUERIMENTOS NUTRICIONAIS DOS BOVINOS Antes de explanar os requerimentos nutricionais dos bovinos em produção, faz-se necessário a explanação de alguns conceitos importantes: 2.1 Proteína e energia A proteína é o componente mais importante para o tecido animal e se encontra em concentração no tecido muscular. É essencial para o crescimento e a quantidade requerida vai diminuindo à medida que o animal se desenvolve. O corpo necessita de proteínas para a manutenção e renovação dos tecidos. Também é requerida para a realização de funções produtivas tais como a gestação e a lactação. As rações para os bovinos deverão conter a seguinte concentração de proteína: Tabela 2: porcentagem de proteína em rações para bovinos Etapa produtiva % de proteína na ração Bezerros (as) até os 4 meses 18 – 19% Bezerros (as) em crescimento 4-12 meses 17 – 18% Novilhos (as) em engorda 12-20 meses 14 – 17% Novilhas gestantes (+ de 16 meses) 19 – 20% Vacas gestantes 20% Vacas em produção leiteira 16 – 17% Reprodutores (adultos) 14 – 15% Fonte: adaptação de TEIXEIRA, 1997 e BERCHIELLI et al., 2006. A energia é o componente que o animal necessita para a realização de algumas funções, tais como a movimentação, metabolismo, temperatura corporal, respiração, produção, reprodução, crescimento e muitas outras. O valor energético pode ser expressado de duas formas, em nutrientes digestíveis totais (NDT), mais conhecido no Brasil e em unidades de amido (UA). O NDT é o sistema que calcula a energia total (proteína digestível, fibra crua digestível, extrato não-nitrogenado digestível e gordura digestível), mas levando em consideração as perdas de energia pela digestão do alimento no animal. É notório que os alimentos ricos em fibra crua necessitarão de um maior trabalho digestivo, logo, o gasto energético será maior. Por sua vez, a medida de energia líquida é conhecida como unidades de amido. 2.1.1 Fontes de energia e proteína na ração Os carboidratos fibrosos (CF), presentes nos volumosos, têm baixo teor de energia, mas são necessários para manter a ruminação, a produção de saliva e o pH ruminal para a atividade bacteriana normal. Os carboidratos não fibrosos (CFN) também são nutrientes importantes porque são fontes importantes de energia. Portanto, uma boa porção deve conter os dois. No entanto, a proporção ideal de cada tipo de carboidrato mudará dependendo do nível de produção. Com o aumento da produção de leite, a vaca necessita de mais energia e, portanto, mais concentrada na ração. As fontes de energia e proteína são críticas na formulação de uma boa mistura A porção da proteína bruta na ração que está na forma de nitrogênio não proteico (NNP) é a principal fonte de nitrogênio para o crescimento bacteriano. A deficiência de NNP pode reduzir o crescimento de bactérias e o fornecimento de aminoácidos bacterianos à vaca. O excesso de NNP na ração não é apenas um desperdício, porque não é utilizado pelas bactérias, mas também pode ser tóxico e é necessária energia para desintoxicá-lo e eliminá-lo na urina. Uma porção da proteína bruta na ração também pode ser necessária na forma de proteína resistente à degradação microbiana no rúmen. Vacas de alta produção requerem proteínas resistentes à degradação por bactérias para fornecer aminoácidos adicionais (além daqueles que podem fornecer proteína bacteriana) para absorção no intestino delgado. Assim, em boa parte, tanto a quantidade de proteína quanto a natureza da proteína devem ser cuidadosamente controladas. 2.2 Requerimentos nutricionais dos bovinos de corte. 3. COMPOSIÇÃO DOS ALIMENTOS PARA OS BOVINOS Os alimentos usados na alimentação de bovinos, como de demais espécies de interesse zootécnico, são classificados de acordo com o teor de fibra bruta e de outros nutrientes. Sendo assim, podemos dizer que basicamente são classificados em: 1) Alimentos volumosos: possuem baixo teor energético em sua composição, decorrente do alto teor em fibra ou em água. Possuem menos de 60% de NDT e/ou mais de 18% de fibra bruta (FB) na MS e englobam as forrageiras secas e grosseiras (fenos e palhas), pastagens cultivadas, pastos nativos, forrageiras verdes e silagens. São os de menor custo na propriedade. Para os bovinos os mais utilizados estão as pastagens naturais ou cultivadas (braquiárias e panicuns), capineiras (capim-elefante), silagens (capim, milho, sorgo etc.), cana-de-açúcar e o bagaço de cana hidrolisado. Entre os menos utilizados estão o milheto, feno de gramíneas, silagem de girassol, palhadas de culturas etc. 2) Alimentos concentrados: em função do baixo teor de FB (< 18%), são alimentos com alto teor energético, com mais de 60% de NDT e podem ser divididos em: a) Concentrados energéticos: aqueles com menos de 20% de PB em sua composição, 25% de FDN (fibra em detergente neutro) e em torno de 18% de FB. São exemplos de alimentos concentrados energéticos o milho, sorgo, trigo, aveia, cevada, frutas, nozes e algumas raízes (mandioca, batata etc.). b) Concentrados proteicos: alimentos com mais de 20% de PB, 50% de FDN e 60% de NDT. Como exemplo temos os farelos de soja, de amendoim, de girassol, de algodão, glúten de milho e alguns subprodutos de origem animal como a farinha de peixe, de sangue, de carne e ossos etc. Ainda assim, existem os suplementos minerais e vitamínicos e os aditivos que entram em pequenas quantidades nas rações e são antibióticos, corantes, probióticos, antioxidantes etc. Dentro da nutrição e da alimentação animal, podem ocorrer variações nas composições bromatológicas dos alimentos em função de alguns fatores, tais como as cultivares (variedades) como a planta de sorgo que apresenta variedades com e sem tanino, o armazenamento como as misturas minerais expostas ao sol podem sofrer alterações pelas reações químicas, as condições do solo, teor de água e condições de processamento. Por fim, para a formulação de dietas equilibradas, deve-se fazer uma análise, sempre que possível e viável, dos alimentos que serão utilizados no balanceamento. Sendo assim, as dietas se apresentarão o mais próximo possível das necessidades dos animais e refletirão em desempenhos satisfatórios. A tabela 14, trata da composição de alguns alimentos comumente usados na alimentação dos bovinos de corte e leite e que servirá de base para a posterior formulação de dietas para os mesmos. Após a análise bromatológica dos principais valores dos alimentos para a formulação de rações, faz-se necessário o conhecimento das quantidades dos ingredientes na dieta dos bovinos. Para tanto, a tabela 15 traz os principais alimentos e a quantidade recomendável de cada um sobre a dieta e/ou a ração total dos animais. Tabela 15: níveis recomendados dos principais ingredientes para rações de bovinos INGREDIENTE NÍVEL DE USO Milho grãos Até 70% Farelo de soja 30 a 40% Sorgo grãos Substituto 100% do milho Farelo de trigo 10 a 40% Farelo arroz desengordurado 10 a 30% Farelo amendoim 30 a 40% Farelo de algodão 30 a 40% Torta de girassol 30 a 40% Torta de colza Até 20% Torta de linhaça 5 a 10% Torta de mamona 5 a 10% Torta de gergelim 30 a 40% Farinha de peixe Até 10% Farinha de sangue 1,5 kg Polpa cítrica 20% Caroço de algodão 25% Farinha de penas 0,5 kg Farinha carne e ossos 1,5 kg Farelo de arroz 15% Soja grãos 25% Farelo de girassol 30% Gorduras 5% Resíduos de padaria 20% Grãos de destilaria 60% Grãos de cervejaria 30% Melaços 20% Subprodutos do trigo 30% Feijão 25% Glúten de milho 10% Ureia 1% Casca de algodão 40% Casca de arroz 15% Cama de galinha 15% Fontes: TEIXEIRA, A. S., 1997 e TEIXEIRA, J. C., 1997. 4. SELEÇÃO ECONÔMICA DE INGREDIENTES PARA RAÇÕES Uma das preocupações dos técnicos em nutrição animal é a minimização do custo das fórmulas de rações. Existem alguns métodos utilizados para minimizar os custos, dentre eles o método com auxílio do computador para cálculo de fórmulas e o método do valor nutricional parcial, isto é, o método onde os alimentos são selecionados de acordo com seus custos por kg em relação a outros ingredientes básicos da ração. 4.1 Uso do computador Através de programas específicos, os computadores selecionam os ingredientes com relação ao custo, construindo e fornecendo a ração mais barata dentro da finalidade de minimização do custo. Para que seja evitado que a ração escolhida pelo computador (mais barata), seja a pior dentro do aspecto nutricional, deve-se tomar as seguintes medidas: Estabelecer um controle de limite máximo para os ingredientes selecionados de forma econômica, para evitar que os mesmos ultrapassem os limites recomendados pelas técnicas nutricionais. Estabelecer nesse controle um limite mínimo para os ingredientes, que não foram selecionados, mas que a pesquisa aconselha serem incluídos à ração. Mesmo essas medidas sendo tomadas, a resposta final provém dos animais através de provas biológicas, como a conversão alimentar, custo para produzir 1 kg de carne etc. 4.2 Valor nutricional parcial Esse método é baseado em alguns critérios, dos quais: Existência de dois ingredientes padrões como o milho e a soja, que servirão de base na determinação do custo de 1 kg de proteína e de 1 Mcal de energia metabolizável, de energia digestível, de energia líquida (energia produtiva) ou 1 kg de nutrientes digestíveis totais (NDT). No nosso caso, como constituem a base de 60 a 80% das rações, os ingredientes aconselháveis para servirem de padrões são o milho, o farelo de soja ou o farelo de algodão. Este método também parte da premissa de que, quando se compra 1 kg de milho por um dado preço Vm, na verdade está se comprando 93 g de proteína e 3,52 Mcal de ED. Quando se compra 1 kg de farelo de soja por um preço Vs, está se comprando 450 g de proteína e 3,21 Mcal de ED. Alicerçados por esses dados e no fato de que proteína e energia não possuem cotação comercial, pode-se determinar os valores relativos de 1 kg de proteína (a) e de 1 Mcal de ED (b) através das equações: Equação do milho: 0,093 + 3,52 a = Vm Equação da soja: 0,450 + 3,21 b = Vs Para que se obtenha o valor nutricional parcial, multiplica-se a composição de proteína do ingrediente a ser selecionado de forma econômica pelo custo relativo de 1 kg de proteína, procedendo-se da mesma forma para a energia e somando-se os dois é obtido o valor nutricional parcial que era esperado. Pode-se incluir, também, o valor da composição mineral e vitamínica do ingrediente cotado a preço comercial desses nutrientes. Pode-se, portanto, calcular o valor nutritivo parcial levando-se em consideração mais nutrientes, como os minerais, como é o caso do Ca e P. Para tanto, deve-se tomar, como padrões, para calcular o custo de 1 kg de Ca e de 1 kg de P, isto é, o calcário calcítico e o fosfato bicálcico, respectivamente. 4.3 Relação valor nutricional parcial/preço comercial Através da divisão do valor nutritivo parcial encontrado nos cálculos pelo preço comercial do ingrediente é obtida a relação (R) valor nutritivo parcial/preço comercial de ingredientes. Alicerçados por essa premissa, podemos obter as seguintes conclusões: R = 0 o ingrediente incluído na fórmula, não reduz e nem aumenta os custos; R > 1 o ingrediente incluído na fórmula reduz o custo da ração. Ela será maior quanto maior for a relação; R < 1 a inclusão do ingrediente à fórmula aumenta o custo e será maior quanto menor for o valor da relação. 4.4 Seleção econômica do farelo de trigo Vamos selecionar o farelo de trigo que possui 16% de PB e 2,77 Mcal de ED e custa R$ 1,80 (dados de jan. 2021). O farelo de soja custa R$ 2,85 o kg e contém 45% de PB e 3,21% Mcal de ED. O milho, por sua vez, custa R$ 0,71 o kg e contém 9,3% de PB e cerca de 3,52 Mcal de ED. Para calcular o custo relativo de 1 kg de PB e de 1 Mcal de ED, usa-se os dados do milho e do farelo de soja, montando-se o seguinte sistema de equação: Equação do milho: 0,093x + 3,52y = 0,71 Equação do farelo de soja: 0,450x + 3,21y = 2,85 Resolvendo esse sistema, obtemos: x = R$ 6,00/kg de proteína y = R$ 0,04/Mcal de ED Para calcular o valor nutritivo parcial do farelo de trigo, juntamos os dados do FT com os resultados obtidos da resolução supra, assim obtemos: Valor nutritivo parcial = 0,16 x 6,00 + 2,77 x 0,04 = 1,06 Cálculo da relação valor nutritivo parcial e preço comercial, obtemos: R = "1,06" /"1,80" = 0,59 Com base no valor da relação supra 0,59, podemos dizer que em cada real pago pelo farelo de trigo será pago 0,59 centavos de real em valor nutritivo parcial em relação ao milho e ao farelo de soja tomados como padrões. Portanto, quando se incluir o farelo de trigo na ração ocorrerá o aumento do custo da mesma. Também, no caso do valor nutritivo parcial, são realizadas as mesmas restrições de controle para o uso de computadores, com o objetivo de que a ração mais econômica não seja a pior com relação a disponibilidade e carga nutricional. 5. MÉTODOS DE FORMULAÇÃO DE RAÇÕES Para a formulação de dietas para os bovinos, é necessário o conhecimento de alguns conceitos para a tomada de decisões quanto a dieta dos animais. Um dos passos-chave para a tomada de decisões é o conhecimento dos alimentos que irão compor a mistura de concentrados. A quantidade de proteína é o primeiro nutriente a ser calculado e computado, visando a determinação do nível de proteína desejável na mistura dos concentrados (tabela 2). As regras de manuseio descritas a seguir podem auxiliar na tomada de decisões para formulação de rações. Quando as vacas leiteiras recebem um alimento com elevado teor proteico, tal como as farinhas de origem animal, os farelos como o de soja, girassol etc. ou as pastagens consorciadas, os concentrados deverão ter 10% de proteína digestível (PD) ou 13% de PB; Para a suplementação da mistura diária dos alimentos, tais como o feno de alfafa e silagem de milho, os concentrados deverão conter ao redor de 12% de PD ou, aproximadamente, 16% de PB; Com uma dieta com baixo teor proteico, como baseada em silagem de milho e feno de aveia, os concentrados a serem fornecidos deverão conter, aproximadamente, de 13,5 a 16% de PD, ou seja, de 18 a 21% de PB. Os alimentos disponíveis nem sempre se encaixam nessas três regras citadas. Por exemplo, a proporção do feno de alfafa para a silagem de milho poderá variar muito afetando a necessidade de proteína exigida à adequada suplementação, através dos concentrados. Existem outros fatores que podem influenciar na tomada de decisões. A checagem das entradas e saídas ou consumo-produção pode fornecer meios de ajuste a essas variações. O fornecimento de proteínas em excesso não é prejudicial à saúde do animal, mas também não é aconselhável, dado que os suplementos proteicos são mais caros que os mais pobres em proteínas. Sendo assim, evitar o excesso de consumo de nutrientes torna-se um problema fundamentalmente econômico. Se a diferença de preços entre o suplemento proteico e um alimento energético for pequena, a importância do problema desaparece. 5.1 Procedimentos para o balanceamento de rações a) caracterização dos animais Caracterizar bem os animais a serem alimentados, em termos de categoria, idade, peso vivo, produção estimada (ganho de peso, produção de leite, teor de gordura do leite) etc. b) obtenção das exigências nutricionais Verificar os requerimentos nutricionais dos animais no que tange a energia, proteína bruta, cálcio, fósforo, aminoácidos etc., de acordo com a caracterização do animal, mencionado no item a). c) levantamento e quantificação dos alimentos disponíveis Levantar e quantificar os alimentos que estão disponíveis para o programa alimentar. Nesse momento, faz-se necessário mencionar o preço dos alimentos por kg. d) levantamento da composição bromatológica Relacionar a composição química dos alimentos a serem utilizados. Considerar na relação os nutrientes de maior interesse ou aqueles levantados nas exigências nutricionais. e) Balanceamento da ração Balancear os nutrientes levantados nas tabelas usando qualquer dos métodos descritos no item 5.2. f) ajuste final Ajustar a ração e outros nutrientes, se houver interesse, e verificar se todas as exigências foram atendidas e não haja excessos e se a combinação de alimentos é mais econômica, mediante o custo da ração por kg ou custo da ração por animal por dia. g) programa de alimentação Elaborar um programa para uso dos alimentos ou da ração incluindo as recomendações práticas. 5.2 Métodos usados no balanceamento O balanceamento de rações é a preparação equilibrada de uma porção alimentar onde se misturam vários produtos com o objetivo de suprir a necessidade nutricional dos animais. Existem muitos métodos para o balanceamento de rações, no entanto, vamos discorrer sobre os principais. A finalidade deste tópico é a abordagem dos vários métodos, e seus tratamentos matemáticos, usados no preparo de fórmulas de ração. Vamos preconizar apenas a metodologia matemática do cálculo, sem preocupar-se com a viabilidade das rações calculadas, que constituirão apenas sob exemplos hipotéticos. Todavia, outros exemplos já resolvidos serão dados conforme a viabilidade econômica e nutricional da ração para os bovinos. Após a compreensão e entendimento dos métodos aplicados e explicados nesse trabalho, será tratado a formulação de rações específicas e práticas para a alimentação racional dos bovinos. 5.2.1 Método da tentativa Aqui nenhum esquema é utilizado. O cálculo é feito através de tentativa, aumentando ou diminuindo as quantidades dos alimentos, até que as exigências do animal sejam atendidas. Dentro desse método temos a tentativa e erro e tentativa e técnica da substituição. A técnica das tentativas é trabalhosa e exige alguma experiência do formulador. 1. Como exemplo, será balanceada uma ração para uma vaca leiteira com uma exigência de 1,1 kg de PB e 6,41 NDT. Os alimentos disponíveis e sua composição bromatológica são: Alimentos Nutrientes MS (%) PB (%) NDT (%) Capim Napier 25 1,6 12 Fubá de Milho 88 9,3 80 Farelo de Algodão 90 30,0 63 Farelo de Trigo 89 15,0 63 Baseando-se nas exigências da vaca e na composição dos alimentos disponíveis, calculamos a ração por tentativa, ajustando as quantidades de alimentos até que as exigências sejam supridas. Desse modo, obtemos a dieta balanceada: Alimentos Kg MS (kg) PB (kg) NDT (kg) Capim Napier 25 6,25 0,4 3,0 Fubá de Milho 2,7 2,38 0,25 2,16 Farelo de Algodão 1,0 0,9 0,3 0,63 Farelo de Trigo 1,0 0,89 0,15 0,63 TOTAL 29,7 10,42 1,1 6,42 EXIGÊNCIAS 10,0 1,1 6,41 Transformando as quantidades dos alimentos concentrados para uma mistura percentual, obtemos: Alimentos Consumo/vaca/dia (kg) % Fubá de Milho 2,7 57,4 Farelo de Algodão 1,0 21,3 Farelo de Trigo 1,0 21,3 TOTAL 4,7 100 2. Em uma segunda tentativa, vamos determinar uma ração de 100 kg para um lote de vacas com uma exigência de 18% de PB, os alimentos disponíveis são o milho com 9% de PB e Farinha de Peixe com 53% de PB. (9% de PB = 90 g PB/kg). 1ª tentativa: usando 50% de milho + 50% de farinha de peixe, obtemos: PB da mistura: (90 x 0,5) + (530 x 0,5) = 310 g/kg A mistura acima possui muito mais proteína do que o desejado (180 g/kg). Faz-se necessário o aumento da incorporação do milho (matéria-prima menos proteica) e a diminuição da incorporação da farinha de peixe (matéria-prima mais proteica). Em uma segunda tentativa, obtemos: 2ª tentativa: 90% de milho + 10% de farinha de peixe PB da mistura: (90 x 0,9) + (530 x 0,1) = 134 g/kg A mistura possui menos proteína que o desejado, sendo assim, é necessário aumentar a incorporação da farinha de peixe (mais proteica) e diminuir a de milho (menos proteico), logo obtemos: 3ª tentativa: 79,5% de milho + 20,5% de farinha de peixe, teremos: PB da mistura: (90 x 0,795) + (530 x 0,205) = 180,2 g/kg Por fim, em 100 kg de ração com 18% de PB a mistura deverá ser composta por 79,5% de milho e 20,5% de farinha de peixe. 3. Empregando a técnica da tentativa e substituição para o exemplo supra, vamos obter: Deseja-se encontrar as porcentagens em que milho (9% PB) e farinha de peixe (53% PB) devem ser misturados de forma a obter uma mistura de 100 kg com 18% de PB. (Como sabemos 1% de PB equivale a 10 g PB/kg). 1ª tentativa: 50% milho + 50% farinha de peixe PB da mistura: (90 x 0,5) + (530 x 0,5) = 310 g/kg A mistura possui 310 g de PB/kg, sendo o teor desejado de 180 g, ou seja, teremos que diminuir o teor proteico em 130 g (310 – 180). Para diminuir o teor proteico da mistura é necessário diminuir a % de farinha de peixe e aumentar a % de milho. A % que se retira a farinha de peixe é igual a % de aumento do milho. Desse modo, obtemos o cálculo do fator de substituição: A farinha de peixe possui 530 g PB/kg O milho possui 90 g PB/kg A diferença do teor proteico entre a farinha de peixe e o milho (fator de substituição) = 440 g PB. Dessa forma, partiremos para o cálculo da quantidade a ser substituída, dada por: A substituição de 100% (FP → M) ---------- 440 g PB X ---------- 130 g PB Pelo princípio da regra de três, obtemos: 100 x 130 = 1300/440, então X = 29,5%. Temos que diminuir 29,5% da farinha de peixe e aumentar 29,5% o milho. Cálculo da nova fórmula: Milho = 50 + 29,5 = 79,5% Farinha de peixe = 50 – 29,5 = 20,5% Por fim, a mistura deverá ser composta por 79,5% de milho e 20,5% de farinha de peixe. 4. Deseja-se calcular 100 kg de ração utilizando o farelo de trigo, farinha de carne, fubá de milho e farelo de soja, observando as seguintes condições: PB deve ser igual a 17,89% e EM igual a 2.900 Kcal/kg. A recomendação é usar o farelo de trigo até 20% da ração total; farinha de carne até 10% da ração total; farelo de soja até 40% da ração total; sal 0,8% e pré-mistura de vitaminas e minerais 0,2%. A composição bromatológica dos alimentos mencionados é disposta na tabela: Alimentos PB (%) EM (Kcal/kg) Farelo de trigo 16 1.526 Farinha de carne 50 1.835 Fubá de milho 9 3.416 Farelo de soja 45 2.283 A fórmula para a energia metabolizável é: "EM" ("kcal/kg" )"=" "Quantidade do ingrediente x EM kcal/kg" /"100" " " 1ª tentativa: observando as recomendações citadas, fixa-se as quantidades de farelo de trigo, farinha de carne, fubá de milho e farelo de soja de modo a equilibrar a PB e EM da ração. Assim, tomamos 63 kg de fubá de milho, logo a quantidade do farelo de soja será: Fubá de milho + farelo de soja = 84 kg Farelo de soja = 84 – 63 = 21 kg Composição da ração em 1ª tentativa Alimentos Quantidade (kg) PB (kg) EM (kcal/kg) Farelo de trigo 10 1,6 152,6 Farinha de carne 5 2,5 91,75 Fubá de milho 63 5,67 2152,08 Farelo de soja 21 9,45 479,43 Sal 0,8 Vitaminas e minerais 0,2 TOTAL 100 19,22 2875,86 EXIGÊNCIAS 100 17,89 2900 DÉFICE 24,14 Como houve um défice de 24,14 kcal/kg de energia metabolizável, aumentamos a quantidade de fubá de milho para 66 kg e diminuímos a quantidade de farelo de soja para 18 kg. Sendo assim, faz-se uma nova tentativa com a finalidade do equilíbrio da PB e EM da ração. Composição final da ração Alimentos Quantidade (kg) PB (kg) EM (kcal/kg) Farelo de trigo 10 1,6 152,6 Farinha de carne 5 2,5 91,75 Fubá de milho 66 5,94 2254,56 Farelo de soja 18 8,1 410,94 Sal 0,8 Vitaminas e minerais 0,2 TOTAL 100 18,14 2909,85 EXIGÊNCIAS 100 17,89 2900 Por fim, a ração calculada apresenta 18,14% de PB e 2909,85 kcal/kg de EM o que satisfaz plenamente as exigências nutricionais de proteína e energia metabolizável desejadas. Formulação na prática I: Pelo método da tentativa, descrito supra, formular uma mistura para uma vaca de 450 kg de PV, com uma produção de 15 kg de leite/dia com 4,0% de gordura. 1º passo: Estabelecer as exigências: Para um animal com essas características as exigências estabelecidas são: Exigências de uma vaca de 450 kg de PV em energia, PB, Ca e P Discriminação NDT (kg) PB (g) Ca (g) P (g) Mantença 3,44 403 17 14 Lactação 4,89 1305 40 27 TOTAL 8,33 1708 57 41 2º passo: Alimentos disponíveis e sua composição Os alimentos disponíveis são silagem de milho, capim elefante napier, milho triturado, farelo de soja, farelo de trigo e pedra calcária em pó. É necessário estabelecer a composição bromatológica dos alimentos disponíveis, colocando as porcentagens de NDT, PB, Ca e P. Composição bromatológica dos alimentos disponíveis Alimentos NDT (%) PB (%) Ca (%) P (%) Silagem de milho 18,1 2,2 0,1 0,06 Capim elefante N. 13,4 1,2 0,12 0,07 Milho triturado 80 9,3 0,02 0,33 Farelo de soja 73 45 0,32 0,67 Farelo de trigo 63 16 0,14 1,24 Pedra calcária em pó - - 38 - 3º passo: Ração de volumosos diários A proporção entre volumosos e concentrados depende de alguns fatores entre os quais está a qualidade e a disponibilidade das forragens, o custo dos concentrados, o preço do leite etc. Na prática, recomenda-se as seguintes normas de fornecimento: Limites de alimentos volumosos diários sobre o PV do animal Alimentos Limite aconselhável sobre PV (%) Feno de boa qualidade 2 a 3 Silagem 4 a 6 Raízes e tubérculos 2 a 3 Capim tenro 6 a 8 A associação entre dois ou mais destes volumosos seria feito pelo critério da proporcionalidade. Quando as vacas dispõem de bom pasto, admite-se que os requerimentos de mantença e produção de até 5 kg de leite/dia, sejam supridos por meio do pastoreio. Todavia, faz-se necessário enfatizar que a qualidade das pastagens é variável conforme diversos fatores, sendo os principais a adubação, clima e idade da planta. Para esse cálculo, suponhamos a seguinte ração de volumosos: Silagem de milho ---------- 18 kg Capim elefante ------------- 9 kg 4º passo: Dedução da composição bromatológica dos alimentos volumosos Nutrientes contidos em 18 kg de silagem de milho e 9 kg de capim elefante, exigências totais e défice ou excesso Discriminação NDT (kg) PB (kg) Ca (g) P (g) 18 kg de silagem 3,26 0,396 18 10 9 kg de capim elefante 1,206 0,108 10 6 Total (1) 4,466 0,504 28 16 Exigências totais (2) 8,33 1,708 57 41 Défice (1-2) - 3,864 - 1,204 - 29 - 25 5º passo: Formular a ração dos alimentos concentrados corretivos do défice Como ocorre défice de proteína, torna-se necessária uma dosagem bastante alta de farelo de soja (matéria-prima com maior teor proteico). Quantidade de nutrientes fornecidos por 39 kg de milho triturado, 35 kg de farelo de soja, 25 kg de farelo de trigo e 1 kg de pedra calcária Discriminação NDT (kg) PB (kg) Ca (g) P (g) 39 kg de milho triturado 31,2 3,63 7,8 128,7 35 kg de farelo de soja 25,55 15,75 112 234,5 25 kg de farelo de trigo 15,75 4,0 35 310 1 kg de pedra calcária - - 380 - TOTAL 72,5 23,38 534,8 679,2 Agora, é necessário verificar a quantidade diária que deve ser fornecida. Para tal, é verificado primeiro a quantidade necessária para completar as exigências em energia (NDT). Na fórmula obtém-se através de uma regra de três, a quantidade de mistura que fornece 3,864 kg de NDT: 100 kg de mistura fornece 72,5 kg de NDT X kg fornecerão 3,864 kg que é o défice da ração volumosa, então: 100 ---------- 72,5 X ---------- 3,864 X = 100 x 3,864/72,5 X = 5,33 kg Resta verificar se os 5,33 kg de mistura cobrem o défice de proteína que é de -1,204. Novamente, aplicamos a regra: 100 ---------- 23,38 5,33 --------- X X = 5,33 x 23,38/100 X = 1,246, portanto, satisfaz plenamente o défice da dieta de volumosos fornecida. Deficiência em NDT, PB, Ca e P que são atendidas com 5,3 kg da mistura Discriminação NDT (kg) PB (kg) Ca (g) P (g) Deficiências 3,864 1,204 29 25 5,3 kg de mistura 3,864 1,246 29 36 Diferença 0 0,042 0 +11 Ração completa para a produção de 15 litros de leite/dia/vaca Dieta Ração (kg) Silagem de milho 18 Capim elefante 9 Mistura de concentrados 5,3 Essa mistura satisfaz plenamente os requisitos. O pequeno excesso de proteína seria usado pelo organismo como fonte energética, caso houvesse uma mistura de concentrados. Os níveis de Ca e P mostram-se dentro dos limites aceitáveis. O sal iodado poderá ser fornecido separado e à vontade, ou ser incorporado à ração dos concentrados na base de 0,5%. Formulação na prática II: Deseja-se formular 100 kg de ração balanceada com 14% de PB para novilhos em etapa final de engorda. Depois de formulada e equilibrada faz-se necessário calcular a quantidade necessária para cada animal segundo o PV. Planejamento inicial Alimentos PB (%) % disponível na fazenda Pasto 10 50 Cevada 10 45 Farinha semente de algodão 41 5 1º passo: Calcular a proteína total dos alimentos disponíveis. A – Pasto: 50 kg ---------- 100% do produto disponível X ----------- 10% de proteína X = 50 x 10/100 X = 5 kg de proteína no pasto B – Cevada: 45 ---------- 100% X ---------- 10% X = 45 x 10/100 X = 4,5 kg de proteína C – Farinha de semente de algodão: 5 ---------- 100% X ---------- 41% X = 5 x 41/100 X = 2,05 kg de proteína Somando-se a quantidade total de proteína disponível nos alimentos obtemos: 5 + 4,5 + 2,05 = 11,55 kg de proteína em 100 kg de mistura Isso significa que a mistura possui 11,55% de PB em sua composição. A % desejada é de 14% e a mistura possui 11,55%, ou seja, há um défice de 2,45%. Logo, faz-se necessário a incorporação de um alimento rico em PB, nesse caso, aumentar a quantidade de FSA e diminuir a de cevada. A % de PB da FSA é de 41% e a de cevada é de 10%, logo há uma diferença de 31%, que denominamos de fator de substituição e o transformamos em 0,31. Logo, temos o valor de substituição (0,31) e a quantidade de proteína a ser adicionada, então faz-se necessário a divisão da proteína faltante pelo valor de substituição: 2,45/0,31 = 7,9 A porcentagem a ser substituída é de 7,9%, aproximando para 8%. Logo, devemos diminuir 8% a incorporação da cevada e aumentar 8% a quantidade de FSA. Vejamos o planejamento: Revisando a fórmula inicial e incluindo os novos valores, obtemos: Alimentos Quantidade (kg) Nova quantidade (kg) Proteínas (%) Proteínas aportadas (%) Pasto 50 50 10 5,0 Cevada 45 – 8 = 37 10 3,7 FSA 5 + 8 = 13 41 5,33 TOTAL 100 100 - 14,03 Logo, achamos a porcentagem de proteína desejada na mistura que é de 14%, o que satisfaz plenamente as exigências dos novilhos em engorda a pasto com a suplementação concentrada de cevada e FSA no cocho. Conclui-se, então, que para balancear uma ração de 100 kg com 14% de PB para novilhos em engorda é necessário 50 kg de forragem com 10% de PB, 37 kg de cevada com 10% de PB e 13 kg de farinha de semente de algodão com 41% de PB. 5.2.2 Método do quadrado de Pearson É a técnica mais utilizada para cálculo de rações em função de sua simplicidade. A ração é calculada levando-se em consideração o valor relativo ou percentual de um dado nutriente, que é a proteína. Esse método estabelece as proporções entre dois alimentos, ou entre duas misturas de alimentos, de forma a obter um valor real para a proteína em relação ao teor proteico dos dois alimentos misturados. Para esse método é necessário o conhecimento prévio de alguns conceitos, tais como: Usar de preferência um alimento proteico e outro energético; O teor de proteína escolhido para a mistura deve estar compreendido entre o teor proteico dos alimentos escolhidos; Os dados à esquerda e no centro do quadrado devem estar expressos em porcentagem ou na mesma unidade para a facilitação do cálculo. Se desejarmos, por exemplo, fazer 78 kg de mistura com 14% de PB, para usarmos esse método temos que transformar os 14 kg de PB para % e o resultado será 18% (14 x 100/78); Os dados à esquerda referem-se aos alimentos e ao teor proteico dos mesmos, o dado no centro refere-se ao teor de proteína final da ração, ou seja, ao objetivo do cálculo, os dados à direita se referem as partes em que cada alimento irá compor a ração; A diferença efetuada diagonalmente deverá ser expressa em valor absoluto, isto é, subtraindo o menor valor do maior. Para elucidar melhor esse método vamos calcular exemplos. Cálculo de ração com dois alimentos 1. Deseja-se uma mistura com 18% de PB utilizando-se o fubá de milho 9% de PB e farelo de soja 45% de PB. Para solucionarmos o problema devemos realizar o seguinte: 1º desenhar um quadrado e colocar no seu centro a % de proteína desejada na mistura que é -/- 18%. 2º colocar em cada ângulo do lado esquerdo do quadrado, a % de proteína de cada alimento que irá compor a mistura. Nesse caso, será 9% de PB para o fubá de milho (FM) e 45% de PB para o farelo de soja (FS). FM 9% FS 45% 3º fazer a diferença entre os números, diagonalmente, colocando os resultados nos ângulos do lado direito, em valor real e absoluto, isto é, subtrair os maiores valores dos menores. Assim obtemos a subtração entre 45 – 18 = 27 e 18 – 9 = 9. Dessa forma: FM 9% 27 partes de FM FS 45% 9 partes de FS 4º os resultados são expressos em partes de cada alimento que temos que incluir para compor uma mistura com 18% de PB. Logo, temos que juntar as partes, ou seja, 27 partes do FS e 9 partes do FM, totalizando 36 partes totais. 5º as quantidades de cada alimento devem ser expressas em % do total. Sendo assim, se para 36 partes de mistura tem-se que incluir 27 partes de FM, então, para 100 partes teremos 75 de FM (27 x 100/36). O restante será de FS, ou seja, 25 partes (100 – 75). Pelo princípio da regra de três obtemos esses resultados. Para 100 partes ou 100 kg de mistura, teremos: 36 partes de mistura ---------- 27 partes de FM 100 partes de mistura ---------- X partes X = 100 x 27/36 X = 75 partes ou 75% de FM que, para 100 kg de mistura, corresponde a 75 kg. O restante corresponde ao FS, onde temos: 100 partes de mistura – 75 partes de FM = 25 partes ou 25% de FS que, para 100 kg de mistura, -/- corresponde a 25 kg. -/- Resumindo os resultados em um quadro, teremos: Alimento Kg PB (kg) Cálculo para achar a PB (kg) Fubá de Milho 75 6,75 Se 9% é 100 em x é 75, logo 9 x 75/100 = 6,75 Farelo de soja 25 11,25 Se 45% é 100 em x é 25, logo 45 x 25/100 = 11,25 TOTAL 100 18,0 A quantidade de FM e FS na mistura satisfaz plenamente os requisitos de 18% de PB na mistura. 2. Usando o exercício 2 do item 5.2.1 – Determinar a % em que o milho 9% PB e farinha de peixe 53% PB devem ser misturados de forma a obter uma ração de 100 kg com 18% de PB. M 9% 35 partes de M FP 53% 9 partes de FP Somando as partes de milho e farinha de peixe, obtemos: 35 + 9 = 44 partes totais. Agora calculamos a incorporação dos alimentos, mediante uma regra de três simples: A - Farinha de peixe: 100% da mistura ---------- 44 partes X -------------------- 9 partes X = 100 x 9/44 X = 20,5% de FP ou 20,5 kg. B - Milho: 100% da mistura ---------- 44 partes X -------------------- 35 partes X = 100 x 35/44 X = 79,5% ou kg de milho Ou, de outra forma: 100% – 20,5% da FP = 79,5% ou kg de milho. Verificando os resultados, vamos transformar as % PB de milho e farinha de peixe em g/kg, dessa forma vamos obter 9% PB milho é igual a 90 g PB/kg e 53% PB da farinha de peixe é igual a 530 g PB/kg, obtemos: REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ANDRIGUETTO, J. M. et al. Nutrição Animal–Alimentação Animal Aplicada. São Paulo: Nobel, 3ª edição, v. 2, 1988. ARAÚJO, L. F.; ZANETTI, M. A. (Eds.). Nutrição Animal. 1ª ed. Barueri: Manole, 2019. BERCHIELLI, Telma Teresinha; PIREZ, Alexandre Vaz; OLIVEIRA, Simone Gisele de. Nutrição de ruminantes. FUNEP,, 2006. CAMPOS, J. Tabelas para o cálculo de rações. Universidade Federal de Viçosa, 1972. CHEEKE, Peter R. Applied animal nutrition: feeds and feeding. Pearson Prentice Hall;, 2005. GOES, Rafael Henrique de Tonissi et al. Alimentos e alimentação animal. UFGD: Coleção Cadernos Acadêmicos, 2013. GONÇALVES, J. N. Manual do produtor de leite. Viçosa, MG: Aprenda Fácil, 2012. GONÇALVES, L. C.; BORGES, Iran; FERREIRA, Pedro Dias Sales. Alimentação de gado de leite. Belo Horizonte: FEPMVZ, 2009. GONÇALVES, Lúcio Carlos et al. Alimentos para gado de leite. Belo Horizonte: FEPMVZ, 2009. HYND, Philip. Animal Nutrition: From Theory to Practice. CSIRO PUBLISHING, 2019. ISLABAO, Narciso; RUTZ, F. 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Digital technologies are becoming an essential tool in modern trade, contributing to its development and change. This article examines global trends in using digital technologies in trade and their potential impact on the Ukrainian market. The research shows that e-commerce, mobile shopping experience, smart technologies, and data analytics are key areas that affect consumers and business processes. The authors of the article analyze the impact of digital technologies on consumers, pointing to the growth of e-commerce and the convenience of online (...) shopping. Smart technologies such as facial recognition, chatbots, and virtual reality are becoming increasingly common in trade processes. The authors discuss the potential benefits of digital technologies for the Ukrainian market and point out the need to adapt and implement these innovations. (shrink)

This qualitative study employing the sentiment analysis method uncovered the people's sentiments on the appointment of Vice-President Sara Z Duterte as the Secretary of the Department of Education. The comments from the Facebook online news platforms were used as the corpora of this study. Results revealed that the appointment of Vice-President Sara Z. Duterte as the Department of Education Secretary received 79% positive sentiments, 11% negative sentiments, and 10% neutral sentiments from the people. This indicates that most people responded favorably (...) to the appointment of Vice President Sara Z. Duterte to the position of Secretary of the Department of Education. This suggests that people believed Vice President Duterte's ability to lead the Education Department and bring about significant changes within the department. (shrink)

cloud computing is a general term used to depict another class of system based computing that happens over the web. The essential advantage of moving to Clouds is application versatility. Cloud computing is extremely advantageous for the application which are sharing their resources on various hubs. Scheduling the errand is a significant testing in cloud condition. Typically undertakings are planned by client prerequisites. New scheduling techniques should be proposed to defeat the issues proposed by organize properties amongst client and resources. (...) New scheduling systems may utilize a portion of the customary scheduling ideas to consolidate them with some system mindful procedures to give answers for better and more effective employment scheduling. Scheduling technique is the key innovation in cloud computing. This paper gives the study on scheduling calculations. There working regarding the resource sharing. We systemize the scheduling issue in cloud computing, and present a cloud scheduling pecking order. (shrink)

The attendance is taken in every organization. Traditional approach for attendance is, professor calls student name & record attendance. For each lecture this is wastage of time. To avoid these losses, we are about to use automatic process which is based on image processing. In this project approach, we are using face detection & face recognition system. The first phase is pre-processing where the face detection is processed through the step image processing. It includes the face detection and face recognition (...) process. Second phase is feature extraction. Step by step execution of these techniques (Image Processing) helps to achieve the final output. The working of this project is to detect and recognize the face and mark the attendance for the corresponding face in the database. Input of this project is face detection and recognition and output is to mark the attendance. Our project is being presented as a solution for the Automatic Attendance Marking System. It is designed to be reliable and low power. The Automatic face detection and recognition proposed to attendance marking in database acts as the solution for the automatic attendance marking system.. (shrink)

The approach to the study the role of strategic alliances in the conditions of digital business transformations has been further developed in the article. In the course of a critical analysis of the content of scientific publications of modern scientists who studied the behavior, peculiarities of activity and the meaning of strategic alliances, it was established that the role of strategic alliances in the conditions of digital transformations does not disappear, but brings new advantages, requiring the maximization of returns from (...) more dynamic partnership relations, which requires more in-depth study of such benefits. Dynamics analysis of the number of concluded agreements in the field of strategic partnership in the period of 2014-2023 demonstrates their increase starting from 2017, which led to the activation of digital business transformations. In the course of research, it was determined that the role of strategic alliances in the conditions of digital business transformations is to ensure strategic flexibility under the conditions of continuity of digital transformations, improve competitive positions on the market, increase their innovativeness and efficiency, improve organizational stability and the ability of companies to learn, create opportunities for obtaining synergistic effect. It develops the ability of companies to proactively manage changes, contributes to the joint solution of strategic tasks and goals of partner companies, provides significantly greater opportunities for the development of innovative processes through the development and implementation of new methods and forms of work, new solutions in economic sectors, innovations in management, contributes to survival in market competitive environment and is an important competitive imperative to ensure overall long-term digital transformation. (shrink)

The purpose of the article is to reveal the scientific approach that substantiates the impact of the creation of strategic alliances (SA) on the digital transformation of business and the development of their innovative power based on identified success factors. The aim was achieved using the following methods: abstract logic and typification (for classification of SA's success factors), generalization (to determine the peculiarities of SA's influence on their innovation development), analytical and ranking method (to determine the relationship between the dynamics (...) creating of SA and the degree of acceleration of digital transformation), expert evaluation (to determine the degree of influence of SA success factors by business areas). Implementing a business-integrated approach to understanding digital transformation will accelerate implementation of innovation and organizational change, identifies future prospects for market, customer and business relationships, highlighting the importance of researching the factors that ensure their success. An alternative vision of SA’s success factors is suggested, which are determined by the possibilities the organization of partnerships and organizational culture, integration of business sectors, compatibility of management goals, external relevance, obtaining synergies. Innovation is considered by the authors as an integration factor that reconciles all groups of SA success factors, giving them the necessary focus to solve business problems. The results of the study show that the creation of SA has a significant impact on accelerating and changes priority of digital transformation of business areas involved in strategic partnerships, and the impact of SA on the development of their innovation power is crucial. (shrink)

Dеspitе thе prеvаlеncе оf cоmmоn mеntаl hеаlth prоblеms, cоllеgе studеnts sееk prоfеssiоnаl аssistаncе аt а lоw rаtе. Pеrcеptiоns оf sоciеtаl stаndаrds аrоund аid sееking cоuld bе оnе оf thе fаctоrs influеncing hеlp sееking prоclivity. Thе currеnt study lооkеd аt pеrcеivеd pееr nоrms fоr sееking hеlp fоr dеprеssеd symptоms аnd thеir rеlаtiоnship tо оnе's оwn hеlp sееking prоclivity in urbаn cоllеgе yоuth. Thе mеthоds utilizеd wеrе а crоss-sеctiоnаl survеy аpprоаch. Thе mоst likеly sоurcе оf gеtting suppоrt fоr dеprеssiоn symptоms wаs friеnds. (...) Sееking prоfеssiоnаl trеаtmеnt frоm оnеsеlf аnd оnе's pееrs wаs аssеssеd аs lеss likеly whеn dеprеssiоn wаs prеcеdеd by а lifе incidеnt vеrsus whеn it wаs nоt. Whеn cоllеgе studеnts еvаluаtеd thеir clаssmаtеs' chаncе оf sееking prоfеssiоnаl аid, thеy еstimаtеd thеir оwn likеlihооd оf sееking prоfеssiоnаl hеlp аs highеr. Pеrcеivеd pееr nоrms аbоut sееking hеlp fоr dеprеssiоn cаn hаvе а significаnt impаct оn cоllеgе studеnts' willingnеss tо sееk hеlp frоm prоfеssiоnаl sоurcеs. Thе implicаtiоns fоr crеаting intеrvеntiоns tо imprоvе yоuth hеlp sееking аrе discussеd. Hеlp-sееking, Sоciаl stаndаrds, Dеprеssiоn, Yоuth, Trеаtmеnt Gаp аrе sоmе kеy phrаsеs. (shrink)

Graduates' employability indicates the excellent education and relevant preparation they obtained from their respective degrees. Tracer studies have enabled higher education institutions to profile their graduates while also reflecting on the quality of education they provide. With the foregoing, a tracer study determined the demographic and academic profile of teacher education graduates from 2017 to 2020 in a state university in the West Philippines. It also ascertained the advanced studies they attended after college, their employment data, the relevance of college (...) preparation with their current employment, difficulties they encountered while securing employment and in their present job, and recommendations to strengthen the teacher education program. The study utilized a descriptive survey research design with 80 non-random samples chosen based on availability. The survey was based on the Philippine Commission on Higher Education with modifications elucidated from previous studies. Results showed that graduates took the teacher education program with a strong passion for the teaching profession. More graduates received honors and awards, passed the licensure examinations for teachers, attended advanced studies for professional development, and are employable. Besides, the graduates’ college preparation is relevant to their current employment. Further, difficulties and problems encountered and recommendations to strengthen the teacher education program were noted. These findings may serve as a baseline for curriculum review and give suggestions for future tracer studies. (shrink)