Recently, the term ‘aphantasia’ has become current in scientific and public discourse to denote the absence of mental imagery. However, new terms for aphantasia or its subgroups have recently been proposed, e.g. ‘dysikonesia’ or ‘anauralia’, which complicates the literature, research communication and understanding for the general public. Before further terms emerge, we advocate the consistent use of the term ‘aphantasia’ as it can be used flexibly and precisely, and is already widely known in the scientific community and among the general (...) public. (shrink)

Nigeria is a country immensely blessed with various natural resources some of which have been and are being explored; some others have not yet been explored. However, the potential benefits of those resources to the nation and citizenry are far from realized for the larger part of the population. In this light, the study was designed to examine how natural resources accounting can be used to benefit Nigeria as a nation, and its citizenry. Two (2) research questions which equally reflect (...) the two key variables in the hypotheses were formulated to guide the study. Relevant literature to buttress and illuminate the work was reviewed. The comparative advantage theory was adopted side-by-side to explain, analyze and possibly predict the outcome of the study. The survey method, a form of descriptive design was deployed as the main methodological tool to navigate the study. Both primary and secondary sources of data were considered relevant for material sourcing. The Pearson Correlation Coefficient analysis was considered as method for measuring, testing and analyzing the key hypothetical variables in the study. The findings reveal that natural resources accounting could significantly impact upon nation’s development. Based on the findings of the study, recommendations were made. (shrink)

Financial literacy is becoming a pivotal skill in navigating the marketplaces within the predominant rising digital branches of trading domains; however, there remains a concerning gap in the purchasing behavior of adolescents, who are its primary users. With this in mind, the main objective of our research is to determine whether there is a relationship between a student's level of financial literacy and their online purchase decision-making. The researchers employed an explanatory mixed approach and purposive sampling to identify respondents from (...) Immaculate Conception College of Balayan, Inc. A 5-point Likert scale survey was utilized to collect data from 66 respondents, followed by semi-structured interviews with 10 selected participants. The results showed a moderately positive correlation between a student's financial literacy and online purchase decisions, as determined by the Pearson correlation coefficient. Thus, the thematic analysis revealed that respondents generally have good financial literacy, emphasizing factors like pricing, online reviews, and product ratings when making digital marketplace decisions. However, there are notable gaps in their understanding of basic financial concepts and their ability to apply them in real-life situations. To effectively enhance students’ financial literacy and online purchasing decisions, a holistic approach is necessary, including targeted interventions, practical applications, and continuous adaptation to evolving consumer behaviors. Educational institutions, policymakers, and stakeholders should work together to create comprehensive programs that provide students with the knowledge, skills, and attitudes needed to negotiate real-world financial situations and make sound judgments in the digital commerce ecosystem. By emphasizing practical learning, key financial concepts, and trustbuilding approaches, educators may empower students to become responsible consumers capable of managing their resources successfully and ethically. (shrink)

There are two motivations commonly ascribed to historical actors for taking up statistics: to reduce complicated data to a mean value (e.g., Quetelet), and to take account of diversity (e.g., Galton). Different motivations will, it is assumed, lead to different methodological decisions in the practice of the statistical sciences. Karl Pearson and W. F. R. Weldon are generally seen as following directly in Galton’s footsteps. I argue for two related theses in light of this standard interpretation, based on a (...) reading of several sources in which Weldon, independently of Pearson, reflects on his own motivations. First, while Pearson does approach statistics from this "Galtonian" perspective, he is, consistent with his positivist philosophy of science, utilizing statistics to simplify the highly variable data of biology. Weldon, on the other hand, is brought to statistics by a rich empiricism and a desire to preserve the diversity of biological data. Secondly, we have here a counterexample to the claim that divergence in motivation will lead to a corresponding separation in methodology. Pearson and Weldon, despite embracing biometry for different reasons, settled on precisely the same set of statistical tools for the investigation of evolution. (shrink)

Gelman and Loken (2013, 2014) proposed that when researchers base their statistical analyses on the idiosyncratic characteristics of a specific sample (e.g., a nonlinear transformation of a variable because it is skewed), they open up alternative analysis paths in potential replications of their study that are based on different samples (i.e., no transformation of the variable because it is not skewed). These alternative analysis paths count as additional (multiple) tests and, consequently, they increase the probability of making a Type I (...) error during hypothesis testing. The present article considers this forking paths problem and evaluates four potential solutions that might be used in psychology and other fields: (a) adjusting the prespecified alpha level, (b) preregistration, (c) sensitivity analyses, and (d) abandoning the Neyman-Pearson approach. It is concluded that although preregistration and sensitivity analyses are effective solutions to p-hacking, they are ineffective against result-neutral forking paths, such as those caused by transforming data. Conversely, although adjusting the alpha level cannot address p-hacking, it can be effective for result-neutral forking paths. Finally, abandoning the Neyman-Pearson approach represents a further solution to the forking paths problem. (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. Manual de cálculo de rações. Pelotense, sd, 1978. KRUG, E. E.; FAVRETTO, D.; CAMARGO, S. R. Alimentação do gado leiteiro. Porto Alegre: Cooperativa Central Gaúcha de Leite Ltda, 1985. LANA, R. de P. Sistema Viçosa de formulação de rações. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa, 2007. NATIONAL RESEARCH COUNCIL et al. Nutrient requirements of dairy cattle: 2001. National Academies Press, 2001. NATIONAL ACADEMIES OF SCIENCES, ENGINEERING, AND MEDICINE et al. Nutrient requirements of beef cattle. 2016. NEIVA, Rogério Santoro. Produção de bovinos leiteiros. Lavras: UFLA, 1998. NEVES, André Luis Alves et al. Tabelas nordestinas de composição de alimentos para bovinos leiteiros. Brasília, DF: Embrapa, 2014., 2014. PEIXOTO, A. M.; MOURA, J. C.; FARIA V. P. Curso de alimentação de bovinos. Piracicaba, SP. FEALQ, 1992. POND, Wilson G. et al. Basic animal nutrition and feeding. John Wiley & Sons, 2004. SALMAN, A. K.; OSMARI, E. K.; DOS SANTOS, M. G. R. Manual prático para formulação de ração para vacas leiteiras. Embrapa Rondônia-Documentos (INFOTECA-E), 2011. SILVESTRE, J. R. A.; VILELA, H. Métodos de balanceamento de rações. EMATER-MG, 1984. TEIXEIRA, A. S. Alimentos e alimentação dos animais. Vol. I, v. 5, 1997. TEIXEIRA, J. C.; TEIXEIRA, LFAC. Alimentação de bovinos leiteiros. FAEPE, Lavras, 1997. VALADARES FILHO, S. de C. et al. Tabelas brasileiras de composição de alimentos para bovinos. UFV, 2006. VALADARES FILHO, S. de C. et al. Tabelas de composição de alimentos e exigências nutricionais para bovinos no Brasil. SIMPÓSIO DE PRODUÇÃO DE GADO DE CORTE, v. 2, p. 291-358, 2001. (shrink)

Abstract- This study's objective is to examine how people perceive about the technology. Use by public employees via interpreting the intentional approach of users in Pakistan context. The prevailing research inculcates the behavioral constructs such as "perceived usefulness" (PU), " Trust in technology (TIT), "intention to utilize (ITU)," and "perceived ease of use" (PEOU), together with other relevant considerations, affect how an employee feels about their employer's tendency to utilize modern technology in the public sector. TAM and Technology Acceptance Model (...) and the Unified Theory of Acceptance (UTAUT) are to be applied respectively. Use of Technology is to be incorporated into its theoretical underpinnings, both of which are helpful in determining an employee's intent with regard to the usage of e-government services. The proposed conceptual framework model was empirically tested by using a sampling method to collect 243 responses out of a total of 400 survey items that were distributed among public employees. Data were gathered using the suggested survey questions, which analyzed by using SPSS version 24 and included hypothesis tests validated by multiple regressions and pearson's correlation. According to the findings of the research that was conducted, all of the proposed factors have a positive and significant relationship with the dependent construct intention to use (ITU) e-Government.\and the present research also encircled limitation, practical implications and future direction. (shrink)

Os termos rações e dietas são comumente usados, entretanto, os mesmos possuem significados distintos. Para que o produtor possa distinguir: Ração: é a quantidade de alimento que o animal recebe no período de 24 horas. Dieta: é a mistura de ingredientes que formam o alimento que é oferecido ao animal. A formulação de ração pode ser encarada como a mecânica de transformação dos princípios estudados em Nutrição e aplicados na prática. É entendida como o apropriado uso dos alimentos e adequado (...) balanceamento dos nutrientes necessários para o animal a que a ração se destina. Tanto a composição dos alimentos, as exigências dos animais (e de um mesmo alimento e mesmo animal), a digestibilidade, taxa de consumo e valor nutritivo são variáveis, porém constituem elementos para a formulação de rações. Com isso, o atendimento correto das exigências nutricionais normalmente é conseguido através de ajustes manuais individuais constantes. Sendo assim, mediante essa variação de dados, busca-se atingir a "faixa de necessidade" dos animais mediante os cálculos, alicerçados em valores médios, ou ainda estabelecendo-se limites máximos e mínimos. Há algumas razões para a formulação manual de rações, dentre as quais destaca-se que nenhum alimento é capaz de fornecer todos os nutrientes essenciais a todas as fases de vida do animal, além do fato do animal ser retirado do seu ambiente natural onde, possivelmente, encontraria tudo que necessitaria para sua manutenção. Além disso, a pastagem/forragem, por melhores que sejam, não fornecem quantidades satisfatórias de todos os nutrientes necessários para o crescimento, engorda, reprodução e lactação, sendo imprescindível a suplementação concentrada. Para formular as dietas dos animais de produção é necessário conhecer as seguintes informações: ingredientes disponíveis na região; requerimentos nutricionais dos animais a serem alimentados; custo por unidade do ingrediente (kg, litro); limitações químicas ou físicas dos ingredientes; e, por fim, a composição bromatológica dos ingredientes. Para balancear uma mistura de concentrados, devemos determinar as quantidades e proporções dos alimentos a serem fornecidos. O método mais divulgado, usual, simples e eficiente é conhecido como Quadrado de Pearson. Consiste em estabelecer proporções entre dois alimentos ou de misturas prévias de alimentos, da seguinte maneira: 1. No canto superior esquerdo do quadrado, escreve-se o teor de proteína do concentrado energético; 2. No canto inferior esquerdo, escreve-se o teor de proteína do concentrado protéico;. (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)

We present a rigorous way to evaluate the visual perception of correlation in scatterplots, based on classical psychophysical methods originally developed for simple properties such as brightness. Although scatterplots are graphically complex, the quantity they convey is relatively simple. As such, it may be possible to assess the perception of correlation in a similar way. Scatterplots were each of 5.0 extent, containing 100 points with a bivariate normal distribution. Means were 0.5 of the range of the points, and standard deviations (...) 0.2 of this range. Precision was determined via an adaptive algorithm to find the just noticeable differences (jnds) in correlation, i.e., the difference between two side-by-side scatterplots that could be discriminated 75% of the time. Accuracy was measured by direct estimation, using reference scatterplots with fixed upper and lower values, with a test scatterplot adjusted so that its correlation appeared to be halfway between these. This process was recursively applied to yield several further estimates. Results of the discrimination tests show jnd(r) = k (1/b – r), where r is the Pearson correlation, and parameters 0 < k, b < 1. Integration yields a subjective estimate of correlation g(r) = ln(1 – br) / ln(1– b). The values of b found via discrimination closely match those found via direct estimation. As such, it appears that the perception of correlation in a scatterplot is completely described by two related performance curves, specified by two easily-measured parameters. (shrink)

Background Analysis of aphasic narratives can be a challenge for clinicians. Previous studies have mainly employed measures that categorized speech samples at the word level. They included quantification of the use and misuse of different word classes, presence and absence of narrative contents and errors, paraphasias, and perseverations, as well as morphological structures and errors within a narrative. In other words, a great amount of research has been conducted in the aphasiology literature focusing on micro-linguistic structures of oral narratives. Aspects (...) of macro- linguistic structures, such as the analysis of content information by a speaker, consistency of using cohesive devices to present information within a narrative, and order of presenting information necessary to form a coherent discourse, have not been extensively investigated. The current investigation proposes a clinical analytic system to target three aspects of macro-linguistic structures in narratives among speakers with aphasia. Specifically, (1) the presence of search events (i.e., the mentioning of key events that allow the listener to understand; Capilouto, Wright, &Wagovich, 2006) within a narrative, (2) the sequence of the mentioned events, and (3) the informativeness (i.e., the fulfillment of lexical items that allow the user to understand what the event is detailing) of the event contents, were focused in the proposed framework. Method Ten controls transcripts from were selected from the AphasiaBank (MacWhinney, Fromm, Forbes, & Holland, 2011). Three narrative tasks, including sequential picture description of ‘Refused Umbrella’, procedural narrative of making a ‘Peanut Butter and Jelly Sandwich’, and telling of ‘Cinderella’ story, were used to establish normative data for the basis of analysis. Specifically, the Search Events (e) and Informative Words (i) used by at least 70% of the speakers were listed for each genre. The sequential order of mentioning the Search Events, i.e., common order of events in 90% of the speakers, (s.total) was determined. Twelve speakers with aphasia (nine fluent and three non-fluent) were recruited and administered the Western Aphasia Battery and Object and Action Naming Battery. Their performance in the above three discourse tasks were orthographically transcribed and analyzed using the following measures: e.total, e.matched with norm, e.missed, e.irrlevant, e.extra, s.total, i.pb&j, i.umbr, i.cind, and i.total. Three samples were randomly chosen to be re-analyzed for inter- and intra-rater reliability. Results Results of an independent t-test suggested significant differences between the fluent and non-fluent subjects in sequential order of Search Events for all genres (s.total) and i.total, suggesting sensitivity of this framework to differentiate between the two fluency groups. Results of Pearson product-moment correlations revealed significant relation between Informative Words and WAB spontaneous speech scores, AQ, as well as OAB scores, for both aphasic groups. The mean value of coefficients for intra-rater reliability (0.992), with significant correlations on e.match, e.miss, and e.extra, was higher than that of inter-rater reliability (0.897). Discussion Based on our preliminary results, this objective framework allowed clinical evaluation of impairment in macro-linguistic structures present in aphasic discourse. Further extension should involve more subjects encompassing a wider range of severity with different types of aphasia. (shrink)

One of the primary goals of Higher Education Institutions (HEIs) is to ensure that all students develop the skills necessary to respond to rapidly changing labor market requirements and conditions. Universities must consider how they train their students to be employable graduates. This study determined how Bachelor of Science in Medical Technology/Medical Laboratory Science (BSMT/BSMLS) and BS Physical Therapy (BSPT) programs prepared the graduates for employment in the Philippines. The study employed a descriptive-correlational research design to establish a relationship between (...) the graduates’ level of satisfaction with their education and the level of adequacy of the BSMLS and BSPT programs. An alumni survey was distributed to all Academic Year 2014-2018 program graduates via e-mail and Messenger. The survey revealed that the preparation for the board examination is the most common influencing factor in the transition from graduation to employment. The vast majority of graduates were employed locally and in positions that were relevant to their programs. The survey also revealed that the University adequately prepared graduates for jobs related to their degrees, and that graduates are satisfied with their education due to high-quality instruction and well-established student internship programs. Pearson correlation revealed that there is a moderate and positive relationship between the level of adequacy of the programs and the level of satisfaction. The study concludes that that graduates’ high employability both locally and globally is a result of the adequate academic preparation they received at the University. (shrink)

This paper takes issue with the widespread claim that positional competitions are zero-sum games. It shows how the notions of ‘positional good’ and ‘positional competition’ have changed in meaning and how this has resulted in conceptual confusion in discussions amongst economists and philosophers. I argue that the Zero-Sum Claim is hardly ever true when it comes to the novel understanding of positionality that currently dominates the philosophical literature. I propose dropping the Zero-Sum Claim and construing positional competitions as win-lose. This (...) is conceptually clearer and deepens our understanding and ethical evaluation of these important competitions in contemporary societies. (shrink)

It has become orthodox to read Nietzsche as proposing the ‘sublimation’ of troublesome behavioural impulses. On this interpretation, he is said to denigrate the elimination of our impulses, preferring that we master them by pressing them into the service of our higher goals. My thesis is that this reading of Nietzsche’s conception of self-cultivation does not bear scrutiny. Closer examination of his later thought reveals numerous texts that show him explicitly recommending an eliminatory approach to self-cultivation. I invoke his theory (...) of the will to power in order to explain why he persistently valorises both elimination and sublimation as preconditions of healthy subjective unity. I conclude that which of these two approaches he recommends in a given situation depends on whether or not the impulse in question can be put to use within the overall economy of our drives. (shrink)

A. W. Carus champions Rudolf Carnap’s ideal of explication as a model for liberal political deliberation. Constructing a linguistic framework for discussing social problems, he argues, promotes the resolution of our disputes. To flesh out and assess this proposal, I examine debate about the social institutions of marriage and adoption. Against Carus, I argue that not all citizens would accept the pragmatic principles underlying Carnap’s ideal. Nevertheless, explication may facilitate inquiry in the social sciences and be used to create models (...) that help us to understand past disputes. This latter application reveals explication’s potential for refining the social histories that inform contemporary political discourse. (shrink)

It is becoming increasingly common for authoritarian regimes to leverage digital technologies to surveil, repress and manipulate their citizens. Experts typically refer to this practice as digital authoritarianism (DA). Existing definitions of DA consistently presuppose a politically repressive agent intentionally exploiting digital technologies to pursue authoritarian ends. I refer to this as the intention-based definition. This paper argues that this definition is untenable as a general description of DA. I begin by illustrating the current predominance of the intention-based definition (Section (...) 2). Section 3 then presents four counterexamples to this definition: benign surveillance; digital sovereignty; attention-harvesting algorithms; and tech-induced loneliness. In each case, we witness authoritarianism being promoted by digital technologies without any evidence of this being intentionally caused by politically repressive agents. Based on these observations, I contend that the intention-based definition is underinclusive and is therefore unsustainable. Section 4 outlines an improved definition of DA – what I call the promotion-based definition. Since this more expansive definition does not posit intentional, politically repressive agency as a precondition of DA, it can accommodate the counterexamples discussed in Section 3. Moreover, it enables us to catch a broader spectrum of cases of DA, such as tech-induced loneliness, which those adhering to the intention-based definition are prone to overlook. After outlining further practical benefits of the promotion-based definition, I argue that we still need to distinguish between intentional and unintentional forms of DA since they call for distinct types of remedial action. -/- . (shrink)

A common view of how-possibly explanations in biology treats them as explanatorily incomplete. In addition to this interpretation of how-possibly explanation, I argue that there is another interpretation, one which features what I term “explanatory strategies.” This strategy-centered interpretation of how-possibly explanation centers on there being a different explanatory context within which how-possibly explanations are offered. I contend that, in conditions where this strategy context is recognized, how-possibly explanations can be understood as complete explanations. I defend this alternative interpretation by (...) analyzing the explanatory value of simple physical models the nineteenth century developmental biologist Wilhelm His constructed for animal development. (shrink)

ABSTRACTAccording to Nietzsche, both modern individuals and societies are pathologically fragmented. In this paper, I examine how he proposes we combat this affliction in his Untimely Meditations. I argue that he advocates a dual struggle involving both instrumental domination and eradication. On these grounds, I claim the following: 1. pace a growing number of commentators, we cannot categorise the species of conflict he endorses in the Untimely Meditations as agonistic; and 2. this conflict is better understood as analogous to the (...) species of struggle that Schopenhauer describes in his account of purposive organisation. (shrink)

Arrival offers a useful thought experiment in the philosophy of mind and language. Assessing human linguists' interpretive efforts to understand the alien heptapod form of life in both the movie and the novella from which it was adapted (Ted Chiang’s “Story of Your Life”) teach us how our understanding of selfhood shapes our conception of agency. Arrival’s reflexive commentary on the cinematic experience is also an argument for the value of learning to communicate in cinematic language.

I do not recommend peace to you, but victory instead. Your work shall be a struggle, your peace shall be a victory!As can be seen from the epigraph, Nietzsche famously entreats his readers to pursue a life of struggle and victory as opposed to one of peace. This is not a singular occurrence. For instance, in a notebook entry of the same period, he calls for an "unleashing of struggle [Kampf]" with the objective of instigating sociocultural rejuvenation, thereby echoing many (...) of the social Darwinists of his day. But what specific kind of struggle does he think acts as the constitutive ground of a vibrant society? After all, the German term Kampf is underdetermined.... (shrink)

At first glance, Fichte and Nietzsche might strike us as intellectual contraries. This impression is reinforced by Nietzsche’s disparaging remarks about Fichte. The dearth of critical literature comparing the two thinkers also could easily lead us to believe that they are, for all intents and purposes, irrelevant to one another. In this paper, however, I argue that their theories of subjectivity are in many respects remarkably similar and worthy of comparison. But I further explain how, despite this convergence, their normative (...) philosophies end up so conspicuously at odds with one another. After examining the resemblance between their denials of the substantial self, I respectively analyse Fichte’s and Nietzsche’s positive accounts of subjectivity, self-cultivation, and the political preconditions of self-cultivation. I locate the conceptual juncture at which their practical outlooks begin to part ways in their divergent drive psychologies and in their distinct conceptions of conscience. These apparently minor theoretical differences generate a large-scale disagreement regarding the political systems they believe best enable self-cultivation, with Fichte favouring a democratic regime, while Nietzsche opts for a markedly more aristocratic one. I close by sketching a possible way out of this dilemma. (shrink)

I present an intractable puzzle for the currently popular view that belief is weak—the view that expressions like ‘S believes p’ ascribe to S a doxastic attitude towards p that is rationally compatible with low credence that p. The puzzle concerns issues that arise on considering beliefs in conditionals. I show that proponents of weak belief either cannot consistently apply their preferred methodology when accommodating beliefs in conditionals, or they must deny that beliefs in conditionals can be used in reasoning.

This chapter compares simple predicates of personal taste (PPTs) such as tasty and beautiful with their complex counterparts (eg tastes good, looks beautiful). I argue that the former differ from the latter along two dimensions. Firstly, simple PPTs are individual-level predicates, whereas complex ones are stage-level. Secondly, covert Experiencer arguments of simple PPTs obligatorily receive a generic interpretation; by contrast, the covert Experiencer of a complex PPT can receive a generic, bound variable or referential interpretation. I provide an analysis of (...) these facts based on a novel proposal about the licensing of individual-level predicates (the ‘Licensing Condition on ILPs’). This condition states that all covert pronominal arguments of an individual-level predicate must be bound by the generic operator. Finally, I show that generic construal of the Experiencer is a necessary condition for faultless disagreement. This is evidence in favour of treatments of subjective meaning that appeal to genericity, and against relativism about PPTs. (shrink)

Burton Dreben taught a generation of scholars the value of closely attending to the recent philosophical past. But the few papers he authored do little to capture his philosophical voice. In this article, I turn instead to an unpublished transcript of Dreben in conversation with his contemporaries. In addition to yielding insights into a transitional period in W.V. Quine’s and Donald Davidson’s thought, I argue that this document showcases Dreben in his element, revealing the way that he shaped the views (...) of key analytic philosophers. More broadly, I argue that by writing conversationalists like Dreben into our histories we can capture the collaborative nature of philosophy. (shrink)

Political leaders engage in alarmism when they inflate threats to the commonweal in order to influence citizens' behavior. A range of democratic theorists argue that alarmism is necessary to maintain political order, with some even contending that alarmism is particularly necessary in democratic polities. Yet there appear to be strong grounds for thinking that alarmism is incompatible with the democratic ethos, namely insofar as it contravenes the principle of collective self-determination. Prima facie, alarmism seems to violate this principle because it (...) involves deception and emotional manipulation, both of which are incompatible with a commitment to autonomous, collective decision-making. However, almost none of the democratic theorists who posit alarmism as a political necessity acknowledge this tension, let alone explore how it might be overcome. In this paper, I rebut the claim that alarmism is essentially anti-democratic and argue that under the right institutional conditions it is broadly compatible with the principle of collective self-determination. I argue that if leaders obtain community consent for their use of alarmism, then the apparent tension with collective autonomy dissolves. In the final section of the paper, I briefly sketch how this consent might feasibly be obtained. (shrink)

Given W.V. Quine’s and Donald Davidson’s extensive agreement about much of the philosophy of language and mind, and the obvious methodological parallels between Quine’s radical translation and Davidson’s radical interpretation, many—including Quine and Davidson—are puzzled by their occasional disagreements. I argue for the importance of attending to these disagreements, not just because doing so deepens our understanding of these influential thinkers, but because they are in fact the shadows thrown from two distinct conceptions of philosophical inquiry: Quine’s “naturalism” and what (...) I call Davidson’s “humanism.” The clash between Quine and Davidson thus provides valuable insight into the history of analytic naturalism and its malcontents. (shrink)

This article critically analyzes Rawls’s attitude toward envy. In A Theory of Justice, Rawls is predominantly concerned with the threat that class envy poses to political stability. Yet he also briefly discusses the kind of envy that individuals experience toward their social peers, which he calls particular envy, and which I refer to as peer envy. He quickly concludes, however, that particular envy would not present a serious risk to the stability of his just society. In this article, I contest (...) this claim by arguing that the principles that structure Rawls’s ideal society are likely to exacerbate particular envy to a politically risky extent. Section 1 reconstructs his account of envy, giving special attention to his belief that competition kindles envy between peers. Section 2 then examines the way in which Rawls often endorses rivalry within the body politic. I argue that the society governed by justice as fairness is, on account of this rivalry, likely to generate a politically problematic degree of particular envy. In Section 3, I invoke ancient Greece as an example of a society that was, as a result of its intense competitiveness, often imperiled by dangerously elevated levels of peer envy. I then survey the key institutional mechanisms by which the ancient Greeks sought to manage this hazardous emotion. It turns out, however, that most of these mechanisms would be unavailable to Rawls insofar as they starkly contravene his principles of justice. I conclude that if Rawlsians wish to establish a society that fosters rivalry, they would do well to reflect on the means by which peer envy can be effectively harnessed. (shrink)

The ethics of immigration is currently marked by a division between realists and idealists. The idealists generally focus on formulating morally ideal immigration policies. The realists, however, tend to dismiss these ideals as far-fetched and infeasible. In contrast to the idealists, the realists seek to resolve pressing practical issues relating to immigration, principally by advancing what they consider to be actionable policy recommendations. In this article, I take issue with this conception of realism. I begin by surveying the way in (...) which it exemplifies what certain political theorists have recently called ‘problem-solving’ realism – a species of realism which they reject as incoherent. These theorists demonstrate that what counts as a ‘feasible’ solution is far harder to establish than most problem-solving realists would have us believe. Applying this general critique to the specific domain of immigration ethics turns out to radically undermine the notion of realism that prevails in this sphere of applied ethics. I conclude that we should therefore revise our conception of what constitutes a genuinely realist approach to the problem of immigration. (shrink)

Until recently, theorists of creativity have consistently maintained that two necessary conditions must be satisfied in order for us to legitimately ascribe creativity to a given phenomenon: a) that it exhibit novelty, and b) that it possess value. However, researchers investigating malevolent forms of creativity have claimed that the value condition is problematic insofar as we often ascribe creativity to products that are of entirely negative value for us. This has given rise to a number of modified conceptions of the (...) value condition, all of which I argue are inadequate (Sections 1 and 2). To address this issue, I advance a novel conception of creative value (Section 3). My contention is that even though malevolent creative products may be of net-negative value, they are nonetheless endowed with a degree of positive value for the predicating individual – that is, insofar as the salient originality of such products elicits an intrinsically-valuable affect of surprise. In Section 4 I then examine the way in which this affect promotes cultural flourishing and to that extent may be considered instrumentally valuable. The principal conclusion of these observations is that the existence of malevolent creativity does not genuinely controvert the standard view that creative products must possess positive value for the predicating individual. (shrink)

People sometimes explain behavior by appealing to an essentialist concept of the self, often referred to as the true self. Existing studies suggest that people tend to believe that the true self is morally virtuous; that is deep inside, every person is motivated to behave in morally good ways. Is this belief particular to individuals with optimistic beliefs or people from Western cultures, or does it reflect a widely held cognitive bias in how people understand the self? To address this (...) question, we tested the good true self theory against two potential boundary conditions that are known to elicit different beliefs about the self as a whole. Study 1 tested whether individual differences in misanthropy—the tendency to view humans negatively—predict beliefs about the good true self in an American sample. The results indicate a consistent belief in a good true self, even among individuals who have an explicitly pessimistic view of others. Study 2 compared true self-attributions across cultural groups, by comparing samples from an independent country and a diverse set of interdependent countries. Results indicated that the direction and magnitude of the effect are comparable across all groups we tested. The belief in a good true self appears robust across groups varying in cultural orientation or misanthropy, suggesting a consistent psychological tendency to view the true self as morally good. (shrink)

Ever since Darwin people have worried about the sceptical implications of evolution. If our minds are products of evolution like those of other animals, why suppose that the beliefs they produce are true, rather than merely useful? We consider this problem for beliefs in three different domains: religion, morality, and commonsense and scientific claims about matters of empirical fact. We identify replies to evolutionary scepticism that work in some domains but not in others. One reply is that evolution can be (...) expected to design systems that produce true beliefs in some domain. This reply works for commonsense beliefs and can be extended to scientific beliefs. But it does not work for moral or religious beliefs. An alternative reply which has been used defend moral beliefs is that their truth does not consist in their tracking some external state of affairs. Whether or not it is successful in the case of moral beliefs, this reply is less plausible for religious beliefs. So religious beliefs emerge as particularly vulnerable to evolutionary debunking. (shrink)

‘The problem with simulations is that they are doomed to succeed.’ So runs a common criticism of simulations—that they can be used to ‘prove’ anything and are thus of little or no scientific value. While this particular objection represents a minority view, especially among those who work with simulations in a scientific context, it raises a difficult question: what standards should we use to differentiate a simulation that fails from one that succeeds? In this paper we build on a structural (...) analysis of simulation developed in previous work to provide an evaluative account of the variety of ways in which simulations do fail. We expand the structural analysis in terms of the relationship between a simulation and its real-world target emphasizing the important role of aspects intended to correspond and also those specifically intended not to correspond to reality. The result is an outline both of the ways in which simulations can fail and the scientific importance of those various forms of failure. (shrink)

For many years there has been a debate about the role of the parietal lobe in the generation of behavior. Does it generate movement plans (intention) or choose objects in the environment for further processing? To answer this, we focus on the lateral intraparietal area (LIP), an area that has been shown to play independent roles in target selection for saccades and the generation of visual attention. Based on results from a variety of tasks, we propose that LIP acts as (...) a priority map in which objects are represented by activity proportional to their behavioral priority. We present evidence to show that the priority map combines bottom-up inputs like a rapid visual response with an array of top-down signals like a saccade plan. The spatial location representing the peak of the map is used by the oculomotor system to target saccades and by the visual system to guide visual attention. (shrink)

O presente trabalho visa apresentar a solução dada por Santo Agostinho ao problema do mal, aliado à aparente contraditoriedade entre a presciência de Deus e a liberdade humana. Para isto, será útil como bibliografia principal do filósofo sua obra De libero arbitrio, um livro em forma de diálogo onde o pensador esclarece suas posições acerca do livre-arbítrio e da presciência divina.

Some types of solar radiation management (SRM) research are ethically problematic because they expose persons, animals, and ecosystems to significant risks. In our earlier work, we argued for ethical norms for SRM research based on norms for biomedical research. Biomedical researchers may not conduct research on persons without their consent, but universal consent is impractical for SRM research. We argue that instead of requiring universal consent, ethical norms for SRM research require only political legitimacy in decision-making about global SRM trials. (...) Using Allen Buchanan & Robert Keohane's model of global political legitimacy, we examine several existing global institutions as possible analogues for a politically legitimate SRM decision-making body. (shrink)

Phylogeography, a relatively new subdicipline of evolutionary biology that attempts to unify the fields of phylogenetics and population biology in an explicit geographical context, has hosted in recent years a highly polarized debate related to the purported benefits and limitations that qualitative versus quantitative methods might contribute or impose on inferential processes in evolutionary biology. Here we present a friendly, non-technical introduction to the conflicting methods underlying the controversy, and exemplify it with a balanced selection of quotes from the primary (...) biological literature, to invite the philosophy of biology community to pay attention to the elements that have played a primary role in its presumed resolution. We also present the basic features of our own metascientific take on the debate, and point out—as a preliminary step in preparation for upcoming, more detailed treatments—the importance that appeals to authority in fields external to phylogeography per se have played in the current status of this highly visible evolutionary biology dispute. (shrink)

Wittgenstein’s concepts shed light on the phenomenon of schizophrenia in at least three different ways: with a view to empathy, scientific explanation, or philosophical clarification. I consider two different “positive” wittgensteinian accounts―Campbell’s idea that delusions involve a mechanism of which different framework propositions are parts, Sass’ proposal that the schizophrenic patient can be described as a solipsist, and a Rhodes’ and Gipp’s account, where epistemic aspects of schizophrenia are explained as failures in the ordinary background of certainties. I argue that (...) none of them amounts to empathic-phenomenological understanding, but they provide examples of how philosophical concepts can contribute to scientific explanation, and to philosophical clarification respectively. (shrink)

In this article, we explore the implications of opposing domains theory for developing ethical leaders. Opposing domains theory highlights a neurological tension between analytic reasoning and socioemotional reasoning. Specifically, when we engage in analytic reasoning, we suppress our ability to engage in socioemotional reasoning and vice versa. In this article, we bring together the domains of neuroscience, psychology, and ethics, to inform our theorizing around ethical leadership. We propose that a key issue for ethical leadership is achieving a healthy balance (...) between analytic reasoning and socioemotional reasoning. We argue that organizational culture often encourages too heavy a reliance on nonemotional forms of reasoning to arrive at moral judgments. As a result, leaders run the risk of suppressing their ability to pay attention to the human side of moral dilemmas and, in doing so, dehumanize colleagues, particularly subordinates, and clients. (shrink)

Standard statistical measures of strength of association, although pioneered by Pearson deliberately to be acausal, nowadays are routinely used to measure causal efficacy. But their acausal origins have left them ill suited to this latter purpose. I distinguish between two different conceptions of causal efficacy, and argue that: 1) Both conceptions can be useful 2) The statistical measures only attempt to capture the first of them 3) They are not fully successful even at this 4) An alternative definition more (...) squarely based on causal thinking not only captures the second conception, it can also capture the first one better too. (shrink)

This study examined the effectiveness of video-based instruction (VBI) as a learning remediation strategy in teaching Laws of Thermodynamics among Prospective Science Teachers at Bulacan State University. The researchers employed – a one-group pretest–posttest design to assess the 35 prospective science teachers who were purposively selected. More so, data was gathered through researcher-made pretest-posttest achievement tests and an adapted Likert survey questionnaire. The data was treated descriptively and inferentially. The findings showed that VBI as a learning remediation strategy positively affected (...) the preservice teachers’ achievement. In addition, data shows a significant difference between the pretest and posttest in teaching the laws of thermodynamics. The ease of use of VBI as learning remediation in teaching laws of thermodynamics in terms of pedagogical content, individual learning focus, ability to work at pace, and increased engagement was very effective. The learning achievement of the prospective science teachers was significantly related to the ease of use of VBI as a learning remediation. However, it was observed to have a high positive association. Future use of VBI can enhance the prospective science teacher’s competence in using VBI in teaching science subjects. (shrink)

Die bahnbrechenden wissenschaftlichen Ergebnisse der letzten Jahre erzwingen eine neue philosophische Auseinandersetzung mit den Grundkategorien der Biologie und der benachbarten Disziplinen. Insbesondere die Anwendung neuer informationstechnischer Mittel in der biomedizinischen Forschung und die damit verbundene, kontinuierlich zunehmende Datenflut sowie die Notwendigkeit, ihrer Herr zu werden, erfordern ein konsequentes Nachdenken darüber, wie biologische Daten systematisiert und klassifiziert werden können. Dafür wiederum bedarf es robuster Theorien von Grundbegriffen wie Art, Spezies, Teil, Ganzes, Funktion, Prozess, Fragment, Sequenz, Expression, Grenze, Locus, Umwelt, System usw. (...) Solche Begriffe gehören zum impliziten Wissen jedes Biologen. Sie spiegeln einerseits eine Dimension der biologischen Wirklichkeit wider, die auch vor dem Hintergrund der biologischen Evolution unverändert bleibt. Andererseits verlangt deren theoretische Behandlung nach zeitgemäßen Analoga der in der traditionellen aristotelischen Metaphysik entwickelten Methoden. Zugleich können so die explizit formulierten Theorien und Definitionen bereitgestellt werden, die für computergestützte Informationssysteme unabdingbar sind. Das Entwickeln derartiger Theorien und Definitionen ist eine Aufgabe der Philosophie, die in diesem Sinne herausgefordert ist, zwischen Biologie und Informatik zu vermitteln. (shrink)

This volume presents new essays exploring important aspects of Nietzsche's philosophy in connection with two major themes: mind and nature. A team of leading experts address questions including: What is Nietzsche's conception of mind? How does mind relate with the nature? And what is Nietzsche's conception of nature? They all express the thought that Nietzsche's views on these matters are of great philosophical value, either because those views are consonant with contemporary thinking to a greater or lesser extent or because (...) they represent a rich alternative to contemporary attitudes. (shrink)

The Cell Ontology (CL) is designed to provide a standardized representation of cell types for data annotation. Currently, the CL employs multiple is_a relations, defining cell types in terms of histological, functional, and lineage properties, and the majority of definitions are written with sufficient generality to hold across multiple species. This approach limits the CL’s utility for cross-species data integration. To address this problem, we developed a method for the ontological representation of cells and applied this method to develop a (...) dendritic cell ontology (DC-CL). DC-CL subtypes are delineated on the basis of surface protein expression, systematically including both species-general and species-specific types and optimizing DC-CL for the analysis of flow cytometry data. This approach brings benefits in the form of increased accuracy, support for reasoning, and interoperability with other ontology resources. 104. Barry Smith, “Toward a Realistic Science of Environments”, Ecological Psychology, 2009, 21 (2), April-June, 121-130. Abstract: The perceptual psychologist J. J. Gibson embraces a radically externalistic view of mind and action. We have, for Gibson, not a Cartesian mind or soul, with its interior theater of contents and the consequent problem of explaining how this mind or soul and its psychological environment can succeed in grasping physical objects external to itself. Rather, we have a perceiving, acting organism, whose perceptions and actions are always already tuned to the parts and moments, the things and surfaces, of its external environment. We describe how on this basis Gibson sought to develop a realist science of environments which will be ‘consistent with physics, mechanics, optics, acoustics, and chemistry’. (shrink)

Robustness has long been recognized as an important parameter for evaluating game-theoretic results, but talk of ‘robustness’ generally remains vague. What we offer here is a graphic measure for a particular kind of robustness (‘matrix robustness’), using a three-dimensional display of the universe of 2 × 2 game theory. In such a measure specific games appear as specific volumes (Prisoner’s Dilemma, Stag Hunt, etc.), allowing a graphic image of the extent of particular game-theoretic effects in terms of those games. The (...) measure also allows for an easy comparison between different effects in terms of matrix robustness. Here we use the measure to compare the robustness of Tit for Tat’s well-known success in spatialized games (Axelrod, R. (1984). The evolution of cooperation . New York: Basic Books; Grim, P. et al. (1998). The philosophical computer: Exploratory essays in philosophical computer modeling . Cambridge, Mass: MIT Press) with the robustness of a recent game-theoretic model of the contact hypothesis regarding prejudice reduction (Grim et al. 2005. Public Affairs Quarterly, 19 , 95–125). (shrink)

Resumo: A crise na União Europeia e os programas de austeridade subsequentes fizeram emergir uma miríade de movimentos sociais, diversos na sua natureza e nos seus propósitos. O que se pretende aferir neste artigo é a relação e a conexão existentes entre o Estado, o poder económico, a sociedade civil e os movimentos sociais neste contexto específico de crise. Procuraremos, nesta breve abordagem, explanar alguns elementos de originalidade intrínsecos aos movimentos sociais hodiernos, patentes na sua forma de participação e organização, (...) assim como aplicar estas questões teóricas relevantes ao contexto português. A parte empírica, dada a escassez de estudos de caso existentes, será apoiada no último inquérito do European Social Survey, de 2012. Analisando um conjunto de perguntas aí explícitas, podemos compreender, de forma indirecta, algumas das dinâmicas que caracterizam estes movimentos. Abstract: The crisis in the European Union and the subsequent austerity programs have unleashed a myriad of social movements, diverse in its nature and purpose. The purpose of this paper is to assess the relationship and connection between the State, economic power, civil society and social movements in this specific context of crisis. We will try, in this brief approach, to explain some elements of originality intrinsic to modern social movements, evident in their form of participation and organization, as well as to apply these theoretical questions relevant to the Portuguese context. The empirical part, given the paucity of existing case studies, will be supported in the last survey of the European Social Survey of 2012. By analyzing a set of questions explicit there, we can, indirectly, understand some of the dynamics that characterize these movements. (shrink)