IT201700011157A1 - Metodo di controllo della risposta da parte di animali da reddito alla somministrazione di una razione alimentare - Google Patents
Metodo di controllo della risposta da parte di animali da reddito alla somministrazione di una razione alimentareInfo
- Publication number
- IT201700011157A1 IT201700011157A1 IT102017000011157A IT201700011157A IT201700011157A1 IT 201700011157 A1 IT201700011157 A1 IT 201700011157A1 IT 102017000011157 A IT102017000011157 A IT 102017000011157A IT 201700011157 A IT201700011157 A IT 201700011157A IT 201700011157 A1 IT201700011157 A1 IT 201700011157A1
- Authority
- IT
- Italy
- Prior art keywords
- parameter
- series
- sampling points
- groups
- indices
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 35
- 235000013305 food Nutrition 0.000 title claims description 26
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 title claims description 23
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 33
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 claims description 8
- 239000000835 fiber Substances 0.000 claims description 4
- 244000144972 livestock Species 0.000 claims description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 4
- 235000019750 Crude protein Nutrition 0.000 claims description 2
- 229920002472 Starch Polymers 0.000 claims description 2
- 230000001594 aberrant effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 claims description 2
- 239000003599 detergent Substances 0.000 claims description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 2
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 claims description 2
- 235000019698 starch Nutrition 0.000 claims description 2
- 239000008107 starch Substances 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000009395 breeding Methods 0.000 description 2
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 description 2
- 230000002431 foraging effect Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 235000019629 palatability Nutrition 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 241000283690 Bos taurus Species 0.000 description 1
- 241000283707 Capra Species 0.000 description 1
- 241000282887 Suidae Species 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 1
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000003818 metabolic dysfunction Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
- A01K5/00—Feeding devices for stock or game ; Feeding wagons; Feeding stacks
- A01K5/02—Automatic devices
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
- A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
- A01K29/005—Monitoring or measuring activity, e.g. detecting heat or mating
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Birds (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- General Preparation And Processing Of Foods (AREA)
Description
METODO DI CONTROLLO DELLA RISPOSTA DA PARTE DI ANIMALI DA REDDITO ALLA SOMMINISTRAZIONE DI UNA RAZIONE ALIMENTARE
DESCRIZIONE
Il presente trovato ha per oggetto un metodo di controllo della risposta da parte di animali da reddito alla somministrazione di una razione alimentare.
Il campo di applicazione è il settore zootecnico, in allevamenti di stalla, allevamenti intensivi di bovini, suini, caprini, bufale, e simili, in particolare, il trovato è applicato negli allevamenti in cui è adottata la tecnica di somministrazione degli alimenti in un’unica soluzione, ovvero la cosiddetta razione miscelata Unifeed o TMR (Total Mixed Ratio).
Nell’alimentazione degli animali da reddito, la somministrazione contemporanea di tutti gli alimenti permette di massimizzare l’efficienza produttiva riducendo al minimo il rischio dell’insorgenza delle malattie disemtaboliche. Esistono molte linee guida, come ad esempio ARC, CORNELL, INRA e NRC, dettate dalla ricerca scientifica, che propongono di massimizzare la produzione, diminuire gli sprechi e preservare il benessere animale, attraverso l’apporto bilanciato di elementi nutritivi.
Gli alimenti distribuiti agli animali sono caratterizzati da diversa appetibilità e, di conseguenza, sono consumati in diversa misura andando a evidenziare la capacità selettiva dell’animale.
In conseguenza a questo fatto, decadono i presupposti della tecnica di somministrazione contemporanea di tutti gli alimenti, con conseguenti rischi di manifestazione di disfunzioni metaboliche negli animali che non si alimentano come previsto in via teorica.
Esistono diverse soluzioni tecniche e macchinari commerciali che cercano di minimizzare la disomogeneità della razione, senza però conoscere il reale grado di selezione operato dagli animali.
Esistono parametri chimici e fisici e relative metodiche analitiche che permettono il controllo di un singolo campione prelevato da una mangiatoia, ma la raccolta di tali parametri chimici e fisici non descrive complessivamente il grado di selezione operato degli animali sull’alimento distribuito in mangiatoia.
Lo stato attuale dell’arte permette di ottenere giudizi sul singolo campione, eventualmente operando ripetutamente su subcampioni.
Il compito del presente trovato è quello di realizzare un metodo di controllo della risposta da parte di animali da reddito alla somministrazione di una razione alimentare, che sia in grado di migliorare la tecnica nota in uno o più degli aspetti sopra indicati.
Nell'ambito di tale compito, uno scopo del trovato è quello di mettere a punto un metodo che permetta di valutare il grado di selezione operata dagli animali e che possa produrre dati utili per l’allevatore o l’alimentarista.
In particolare, un altro scopo del trovato è quello di mettere a punto un metodo che consenta la determinazione di un indice numerico riassuntivo che esprima un grado di selezione del prodotto da parte del bestiame.
Un altro scopo del trovato è quello di mettere a punto un metodo che consenta la determinazione di un indice descrittivo, frase o simbolo, che specifichi un grado di selezione da parte del bestiame, favorendo il giudizio dell’utente finale.
Un ulteriore scopo del trovato è quello di mettere a punto un metodo che consenta di confrontare campioni rappresentativi di tutta la razione somministrata.
Inoltre, la presente invenzione si prefigge lo scopo di superare gli inconvenienti della tecnica nota in modo alternativo ad eventuali soluzioni esistenti.
Questo compito, nonché questi ed altri scopi che meglio appariranno in seguito, sono raggiunti da un metodo di controllo della risposta da parte di animali da reddito alla somministrazione di una razione alimentare secondo la rivendicazione 1, opzionalmente dotato di una o più delle caratteristiche delle rivendicazioni dipendenti.
Ulteriori caratteristiche e vantaggi del trovato risulteranno maggiormente dalla descrizione di una forma di esecuzione preferita, ma non esclusiva, della valvola secondo il trovato, illustrata, a titolo indicativo e non limitativo, negli uniti disegni, in cui:
- la figura 1 illustra una pianta esemplificativa di un ambiente per l'alimentazione di animali da reddito;
– la figura 2 rappresenta schematicamente una corsia di foraggiamento;
– la figura 3 rappresenta una schema a blocchi di un metodo secondo il trovato;
– la figura 4 rappresenta un esempio di una serie di risultati ottenuti con un metodo secondo il trovato.
Con riferimento alle figure citate, un metodo di controllo della risposta da parte di animali da reddito alla somministrazione di una razione alimentare è indicata globalmente, nello schema di figura 3, con il numero di riferimento 10.
In seguito, con il termine 'fronte di mangiatoia' si intende lo spazio fisico, all’interno della corsia di foraggiamento, in cui è distribuito il prodotto alimentare; esso è generalmente costituito da un corridoio, posto di fronte alle postazioni di mangiatoia, che copre una profondità pari a quella effettivamente occupata dal prodotto alimentare distribuito, ad esempio circa un metro.
Tale metodo 10 comprende le seguenti operazioni:
- stabilire lungo un fronte di mangiatoia 11, di un generico ambiente di allevamento 30, due vicine serie di punti di campionamento 12 e 13, una prima serie di punti di campionamento 12 raggiunti o raggiungibili da un animale, ed una seconda serie di punti di campionamento 13 non raggiunti o non raggiungibili da un animale; i detti punti di campionamento di ciascuna di dette serie 12 e 13 sono intervallati a distanze uguali e tali da coprire in modo costante ed uniforme tutto il fronte di mangiatoia 11;
- per ciascuna di tali serie di punti di campionamento 12 e 13 effettuare, su una razione distribuita, campionamenti ripetuti su gruppi 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21 di affiancati punti di campionamento, primi gruppi 14, 15, 16, 17 appartenenti a detta prima serie 12, e secondi gruppi 18, 19, 20, 21 appartenenti a detta seconda serie 13; preferibilmente, detti gruppi di affiancati punti di campionamento 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21 comprendono ciascuno almeno quattro punti di campionamento, ad esempio quattro punti di campionamento; tale operazione è indicata con il blocco 31 nello schema di figura 3;
- per ciascuna rilevazione in ciascun punto di campionamento, si rilevano i seguenti parametri: a) almeno un parametro relativo alla percentuale di alimento trattenuto o passante da un setaccio; b) lunghezza media geometrica della fibra contenuta nella razione;
c) contenuto in proteina greggia;
d) contenuto in Neutral Detergent Fiber,
e) contenuto in Amido;
in particolare, nel presente esempio realizzativo del metodo secondo il trovato 10, da intendersi ovviamente non limitativo del trovato stesso, detto almeno un parametro (a) relativo alla percentuale di alimento trattenuto o passante da un setaccio comprende i seguenti parametri:
a1) percentuale di alimento trattenuto da un setaccio con fori di apertura 0,38 cm,
a2) percentuale di alimento trattenuto da un setaccio con fori di apertura 0,18 cm,
a3) percentuale di alimento che passa attraverso un setaccio con fori di apertura 0,18 cm;
tale operazione è indicata con il blocco 32 nello schema di figura 3;
- per ciascun gruppo e per ciascun parametro calcolare la media e la deviazione standard; tale operazione è indicata con il blocco 33 nello schema di figura 3;
- individuare ed escludere i valori anomali ed aberranti, cosiddetti 'outliers'; tale operazione è indicata con il blocco 34 nello schema di figura 3;
- per ciascun gruppo e per ciascun parametro effettuare il calcolo del livello di significatività osservato α<oss>associato al test 't' di Student, da confrontare con il livello di significatività fissato α corretto per test multipli; tale operazione è indicata con il blocco 35 nello schema di figura 3;
- calcolare la media generale delle medie dei singoli gruppi 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21; la media generale è determinata per ciascuna delle due serie di punti di campionamento 12 e 13; tale operazione è indicata con il blocco 36 nello schema di figura 3;
- stabilire una pluralità di classi di riferimento, ovvero una tabella di classi arbitrarie 37, per i risultati dei calcoli del livello di significatività osservato α<oss>,
- per ciascun gruppo e per ciascun parametro associare il livello di significatività osservato α<oss>ad una classe di riferimento della tabella 37; tale operazione è indicata con il blocco 38 nello schema di figura 3;
- associare a ciascuno di detti parametri un coefficiente di peso, proporzionale all'importanza del parametro, calcolando tanti indici di parametro quanti sono i parametri adottati; tale operazione è indicata con il blocco 39 nello schema di figura 3; una tabella dei coefficienti di peso, arbitraria, è indicata con 40, mentre una tabella di indici di parametro ottenuti è indicata con 41;
- stabilire i valori massimi possibili degli indici di parametro; tali valori sono raccolti ad esempio in una tabella 44 dei valori massimi possibili per gli indici di parametro;
- sommare gli indici di parametro; tale operazione è indicata con il blocco 42 nello schema di figura 3;
- determinare un indice numerico di capacità selettiva IS, determinato dal rapporto tra la somma degli indici di parametro e la somma dei valori massimi possibili degli indici di parametro; tale operazione è indicata con il blocco 43 nello schema di figura 3; la somma dei valori massimi possibili degli indici di parametro è rappresentata dal blocco 47;
- determinare una tabella di valori possibili relativi all'indice numerico di capacità selettiva, per ottenere gruppi di classificazione, a cui associare frasi o simboli esplicativi; tale operazione è indicata con il blocco 45 nello schema di figura 3; una tabella di valori possibili relativi all'indice numerico di capacità selettiva è indicata con il numero 46; una tabella di frasi o simboli è indicata con il numero 49;
- associare all'indice numerico di capacità selettiva IS una di dette frasi o simboli; tale operazione è indicata con il blocco 48;
Il metodo 10 comprendere anche le seguenti operazioni:
- per ciascuno di detti parametri definire un indice numerico di capacità selettiva di parametro ISP, rapportando il corrispondente indice di parametro con il relativo valore massimo possibile di parametro dell'indice stesso; tale operazione è indicata con il blocco 50.
Con la tabella delle frasi o simboli 49 si associa una frase o un simbolo anche all'Indice di capacità selettiva ISP di ciascun parametro; tale operazione è indicata dal blocco 51 in figura 3. Il metodo 10 comprende anche operazione di realizzazione di una tabella riassuntiva 52 atta ad evidenziare detto indice numerico di capacità selettiva IS e detti indici numerici di capacità selettiva di parametro ISP; tale tabella riassuntiva è schematizzata dal blocco 52 in figura 3, ed è esemplificata in figura 4.
I punti di campionamento sono associati a coppie, ad esempio un primo punto 12a e un secondo punto 13a, come da figura 2, ciascuna coppia comprendendo un punto di detta prima serie 12 e un punto di detta seconda serie 13 scelto in prossimità del punto di detta prima serie 12 ma tale per cui non sia stato raggiunto o non sia raggiungibile dall’animale.
In particolare, in ciascuna coppia di punti di campionamento il punto di campionamento 13a della seconda serie 13 è posto ad una distanza tra 40 cm e 50 cm dal punto di campionamento 12a della prima serie 12, su una linea ortogonale Y rispetto alla direzione di sviluppo X del fronte di mangiatoia 11.
Detti gruppi di affiancati punti di campionamento 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21 sono almeno quattro per ciascuna serie 12 e 13.
Un esempio di funzionamento del metodo 10 secondo il trovato, è il seguente.
Di seguito è rappresentata una tabella 37 di classi arbitrarie per i possibili risultati del livello di significatività osservato α<oss>; le classi sono espresse in forma numerica; la tabella è valida per tutti i parametri.
<ossα>Classe arbitraria di assegnazione<0<>α<oss>≤<0.01>1
<oss0.01< α ≤0.05>0.5
<oss>
<0.05< α ≤0.1>0.4
<oss>
<0.1< α ≤0.2>0.2
<oss>
<0.2< α ≤0.5>0.1
<ossα >0.5>0
I risultati α<oss>per ciascun parametro sono così convertiti in classi.
Di seguito è rappresentata una tabella 40 di coefficienti di peso arbitrario; nella colonna A sono riportati i valori da attribuire al peso di ciascun parametro, di ciascun valore essendo mostrati il valore centrale e il possibile scostamento.
La somma dei valori scelti tra quelli espressi nella colonna A deve essere sempre 100.
PARAMETRO (Colonna A) coefficienti di peso arbitrario del parametro a1 8,00 ±1,00 a2 22,00 ±1,00 a3 22,00 ±1,00 b 20,00 ±1,00 c 10,00 ±1,00 d 9,00 ±1,00 e 9,00 ±1,00 Somma 100 L'operazione successiva consta nello stabilire i valori massimi possibili degli indici di parametro, per ciascun parametro.
Tali valori massimi sono costituiti dal prodotto del valore massimo ottenibile dalla classe di assegnazione riportata in tabella 37 (valore massimo = 1) moltiplicato per ciascun coefficienti di peso arbitrario del parametro (risultato riportato nella prossima tabella, colonna B).
SIGLA PARAMETRO (Colonna B) valori massimi possibili degli indici di parametro
a1 8,00 ±1,00 a2 22,00 ±1,00
a3 22,00 ±1,00
b 20,00 ±1,00
c 10,00 ±1,00
d 9,00 ±1,00
e 9,00 ±1,00
Somma 100
Di seguito, si calcola la somma degli indici di parametro, come da operazione schematizzata al blocco 42. La somma degli indici di parametro è divisa per la somma dei valori massimi possibili degli indici di parametro ottenuta con l'operazione di cui al blocco 47 (che è supposta pari a 100).
Il risultato di tale operazione è definito "indice numerico di capacità selettiva IS", ed ha un valore superiore a zero ed al massimo pari a 1.
Valori vicini allo zero indicano "nessuna selezione"; valori prossimi all’uno indicano "selezione elevata".
Come da operazione schematizzata con il blocco 49, si assegna una tabella di valori possibili relativi all’indice di numerico di capacità selettiva IS, che permetta di ottenere gruppi di classificazione, cui sono associate frasi o simboli.
Di seguito una tabella 49 esemplificativa.
Valore Indice numerico di Frase o simbolo capacità selettiva (IS)
IS < 0,4 Nessuna selezione 0,4 ≤ IS < 0,7 Selezione limitata 0,7 ≤ IS ≤1,0 Selezione elevata Riferendosi alla tabella 49, si associa una frase o simbolo all’indice numerico di capacità selettiva precedentemente calcolato.
Per ciascuno dei parametri a1, a2, a3, b, d, d, e, è definito un indice numerico di capacità selettiva (ISP)i rapportando ogni indice di parametro, calcolato con l'operazione di cui al blocco 39, con il corrispondente valore teorico dell’indice massimo possibile di parametro calcolato, come da tabella indicata con il numero 46:
(ISP)<i = (Indice di parametro)i>/ valore massimo possibile dell'indice di parametro
Agli indici numerici di capacità selettiva di parametro calcolati si associano corrispondenti indici descrittivi di selezione, di parametro frase o simbolo, come da tabella 49, e si crea una tabella riassuntiva di tutti i dati 52, di cui una è esemplificata in figura 4.
Spiegazione dell’esempio presente nella tabella riassuntiva di figura 4 per il solo parametro a1:
� le medie dei gruppi di punti da 1 a 4 sono ripulite da 'outliers';
� la media finale è calcolata come media delle medie dei gruppi, suddivisi per serie di punti 12 o 13: media finale punti della prima serie 12 = 23.99 e media finale per i punti della seconda serie 13 = 20.83;
� il valore di α<oss>è pari a 0.0092;
il valore 0.0092 è associato a una classe arbitraria con valore 1 (indice=1), la frase “selezione elevata” e il colore rosso;
l’indice di parametro pesato è pari a 1×8=8 e il corrispondente valore massimo possibile dell’indice di parametro è 8, l’ISP = 1;
la somma degli indici di parametro pesato è pari a 53.00, calcolato come segue:
Valore massimo Indice di
Classe possibile parametro α parametro
arbitraria dell’indice di pesato
parametro a1 0.01 8.00 1.00 8.00 a2 0.36 2.20 0.10 22.00 a3 0.00 22.00 1.00 22.00 b 0.73 0.00 0.00 20.00 c 0.00 10.00 1.00 10.00 d 0.12 1.80 0.20 9.00 e 0.00 9.00 1.00 9.00 totale - 53.00 - 100 L’indice di capacità selettiva IS è ottenuto dal rapporto tra somma degli indici di parametro pesato, pari a 53.00, e la somma dei valori massimo possibili dell’indice di parametro, pari a 100.00, è uguale a 0.53, a cui si associa la frase “selezione limitata” e il colore giallo.
Si è in pratica constatato come il trovato raggiunga il compito e gli scopi preposti.
In particolare, con il trovato si è messo a punto un metodo che consente il controllo della risposta dell’animale alla somministrazione di una razione alimentare, in particolare, di una razione Unifeed o TMR, e che permette di valutare la capacità selettiva, dovuta all’appetibilità degli alimenti, alla corretta preparazione della razione e all’abilità dell’animale di individuare e selezionare le componenti più appetibili.
Inoltre, con il trovato si è messo a punto un metodo che consente di elaborare i dati ottenuti da analisi chimico-fisiche della razione distribuita. Il metodo è multiparametrico, i parametri non sono scelti a priori ma sono desumibili dalla ricerca scientifica.
I dati ripuliti da outliers ed errori casuali sono pesati con coefficienti assegnati per importanza del parametro, per ottenere tanti indici parametrici quanti sono i parametri adottati.
Gli indici ottenuti sono confrontati con valori considerati accettabili dalla ricerca scientifica.
Un indice numerico riassuntivo, somma dei singoli indici parametrici esprime il grado di selezione del prodotto.
Un indice descrittivo, frase o simbolo, specifica il grado di selezione, favorendo il giudizio dell’utente finale.
Quindi con il trovato di è messo a punto un metodo che permette di valutare il grado di selezione operata dagli animali e al contempo produrre dati utili per l’allevatore o l’alimentarista, capaci quindi di intervenire opportunamente sulla pratica di formulazione e distribuzione della dieta.
Il trovato, così concepito, è suscettibile di numerose modifiche e varianti, tutte rientranti nell'ambito del concetto inventivo; inoltre, tutti i dettagli potranno essere sostituiti da altri elementi tecnicamente equivalenti.
In pratica, i componenti ed i materiali impiegati, purché compatibili con l'uso specifico, nonché le dimensioni e le forme contingenti, potranno essere qualsiasi a seconda delle esigenze e dello stato della tecnica.
Ove le caratteristiche e le tecniche menzionate in qualsiasi rivendicazione siano seguite da segni di riferimento, tali segni sono stati apposti al solo scopo di aumentare l'intelligibilità delle rivendicazioni e di conseguenza tali segni di riferimento non hanno alcun effetto limitante sull'interpretazione di ciascun elemento identificato a titolo di esempio da tali segni di riferimento.
Claims (9)
- RIVENDICAZIONI 1. Metodo (10) di controllo della risposta da parte di animali da reddito alla somministrazione di una razione alimentare, che si caratterizza per il fatto di comprendere le seguenti operazioni: - stabilire lungo un fronte di mangiatoia (11) due vicine serie di punti di campionamento (12, 13), una prima serie di punti di campionamento (12) raggiunti o raggiungibili da un animale, ed una seconda serie di punti di campionamento (13) non raggiunti o non raggiungibili da un animale, - per ciascuna di tali serie di punti di campionamento (12, 13) effettuare, su una razione distribuita, campionamenti ripetuti su gruppi (14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21) di affiancati punti di campionamento, primi gruppi (14, 15, 16, 17) appartenenti a detta prima serie (12), e secondi gruppi (18, 19, 20, 21) appartenenti a detta seconda serie (13), - per ciascuna rilevazione in ciascun punto di campionamento, si rilevano i seguenti parametri: a) almeno un parametro relativo alla percentuale di alimento trattenuto o passante da un setaccio; b) lunghezza media geometrica della fibra contenuta nella razione; c) contenuto in proteina greggia; d) contenuto in Neutral Detergent Fiber, e) contenuto in Amido; - per ciascun gruppo e per ciascun parametro calcolare la media e la deviazione standard; - individuare ed escludere i valori anomali ed aberranti (outliers), - per ciascun gruppo e per ciascun parametro effettuare il calcolo del livello di significatività osservato (α<oss>) associato al test 't' di Student, da confrontare con il livello di significatività fissato (α) corretto per test multipli; - calcolare la media generale delle medie dei singoli gruppi (14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21), - stabilire una pluralità di classi di riferimento per i risultati dei calcoli del livello di significatività osservato (α<oss>), - per ciascun gruppo e per ciascun parametro associare il livello di significatività osservato (α<oss>) ad una classe di riferimento; - associare a ciascuno di detti parametri un coefficiente di peso, proporzionale all'importanza del parametro, ottenendo tanti indici di parametro quanti sono i parametri adottati, - stabilire i valori massimi possibili degli indici di parametro; - sommare gli indici di parametro, - determinare un indice numerico di capacità selettiva (IS), determinato dal rapporto tra la somma degli indici di parametro e la somma dei valori massimi possibili degli indici di parametro, - determinare una tabella di valori possibili relativi all'indice numerico di capacità selettiva, per ottenere gruppi di classificazione, a cui associare frasi o simboli esplicativi, - associare all'indice numerico di capacità selettiva (IS) una di dette frasi o simboli.
- 2. Metodo secondo la rivendicazione 1, che si caratterizza per il fatto di comprendere le seguenti operazioni: - per ciascuno di detti parametri definire un indice numerico di capacità selettiva di parametro (ISP), rapportando il corrispondente indice di parametro con il relativo valore massimo possibile di parametro dell'indice stesso.
- 3. Metodo secondo una o più delle rivendicazioni precedenti, che si caratterizza per il fatto di comprendere una operazione di realizzazione di una tabella riassuntiva atta ad evidenziare detto indice numerico di capacità selettiva (IS) e detti indici numerici di capacità selettiva di parametro (ISP).
- 4. Metodo secondo una o più delle rivendicazioni precedenti, che si caratterizza per il fatto che detti punti di campionamento di ciascuna di dette serie (12, 13) sono intervallati a distanze uguali e tali da coprire in modo costante ed uniforme tutto il fronte di mangiatoia (11).
- 5. Metodo secondo una o più delle rivendicazioni precedenti, che si caratterizza per il fatto che detti punti di campionamento sono associati a coppie, ciascuna coppia comprendendo un punto di detta prima serie (12) e un punto di detta seconda serie (13) scelto in prossimità del punto di detta prima serie (12) ma tale per cui non sia stato raggiunto o non sia raggiungibile dall’animale.
- 6. Metodo secondo la rivendicazione precedente, che si caratterizza per il fatto che in ciascuna coppia di punti di campionamento il punto di campionamento della seconda serie (13) è posto ad una distanza tra 40 cm e 50 cm dal punto di campionamento della prima serie (12), su una linea ortogonale (Y) rispetto alla direzione di sviluppo (X) del fronte di mangiatoia (11).
- 7. Metodo secondo una più delle rivendicazioni precedenti, che si caratterizza per il fatto che detto almeno un parametro (a) relativo alla percentuale di alimento trattenuto o passante da un setaccio comprende i seguenti parametri: a1) percentuale di alimento trattenuto da un setaccio con fori di apertura 0,38 cm, a2) percentuale di alimento trattenuto da un setaccio con fori di apertura 0,18 cm, a3) percentuale di alimento che passa attraverso un setaccio con fori di apertura 0,18 cm.
- 8. Metodo secondo una o più delle rivendicazioni precedenti, che si caratterizza per il fatto che detti gruppi di affiancati punti di campionamento (14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21) comprendono almeno quattro punti di campionamento.
- 9. Metodo secondo una o più delle rivendicazioni precedenti, che si caratterizza per il fatto che detti gruppi di affiancati punti di campionamento (14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21) sono almeno quattro.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
IT102017000011157A IT201700011157A1 (it) | 2017-02-02 | 2017-02-02 | Metodo di controllo della risposta da parte di animali da reddito alla somministrazione di una razione alimentare |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
IT102017000011157A IT201700011157A1 (it) | 2017-02-02 | 2017-02-02 | Metodo di controllo della risposta da parte di animali da reddito alla somministrazione di una razione alimentare |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
IT201700011157A1 true IT201700011157A1 (it) | 2018-08-02 |
Family
ID=59067740
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
IT102017000011157A IT201700011157A1 (it) | 2017-02-02 | 2017-02-02 | Metodo di controllo della risposta da parte di animali da reddito alla somministrazione di una razione alimentare |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
IT (1) | IT201700011157A1 (it) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4430957A1 (en) | 2023-03-17 | 2024-09-18 | Faresin Industries S.p.A. | Process for controlling a cattle breeding facility |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070215055A1 (en) * | 2006-03-17 | 2007-09-20 | Claire Larose | Appetence measurement system |
EP1887854A2 (en) * | 2005-06-01 | 2008-02-20 | Hill's Pet Nutrition Inc. | Methods for enhancing palatability of compositions for animal consumption |
US20080252464A1 (en) * | 2007-04-13 | 2008-10-16 | Panasevich Michael R | Palatability monitoring system |
EP2605640A2 (en) * | 2010-08-16 | 2013-06-26 | Dewvale Limited | Animal feed dispensing apparatus and a system for dispensing animal feed |
US20140257753A1 (en) * | 2012-03-06 | 2014-09-11 | Nestec Sa | Real-time remote data collecting systems and methods |
WO2015180974A2 (en) * | 2014-05-26 | 2015-12-03 | Specialites Pet Food | Methods for selecting a petfood providing a satisfying feeding experience upon consumption by pets |
-
2017
- 2017-02-02 IT IT102017000011157A patent/IT201700011157A1/it unknown
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1887854A2 (en) * | 2005-06-01 | 2008-02-20 | Hill's Pet Nutrition Inc. | Methods for enhancing palatability of compositions for animal consumption |
US20070215055A1 (en) * | 2006-03-17 | 2007-09-20 | Claire Larose | Appetence measurement system |
US20080252464A1 (en) * | 2007-04-13 | 2008-10-16 | Panasevich Michael R | Palatability monitoring system |
EP2605640A2 (en) * | 2010-08-16 | 2013-06-26 | Dewvale Limited | Animal feed dispensing apparatus and a system for dispensing animal feed |
US20140257753A1 (en) * | 2012-03-06 | 2014-09-11 | Nestec Sa | Real-time remote data collecting systems and methods |
WO2015180974A2 (en) * | 2014-05-26 | 2015-12-03 | Specialites Pet Food | Methods for selecting a petfood providing a satisfying feeding experience upon consumption by pets |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4430957A1 (en) | 2023-03-17 | 2024-09-18 | Faresin Industries S.p.A. | Process for controlling a cattle breeding facility |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Pomar et al. | Precision pig feeding: a breakthrough toward sustainability | |
Pryce et al. | Genomic selection for feed efficiency in dairy cattle | |
Englishby et al. | Genetic analysis of carcass traits in beef cattle using random regression models | |
Connor | Invited review: Improving feed efficiency in dairy production: Challenges and possibilities | |
Pech et al. | Genetic parameters across lactation for feed intake, fat-and protein-corrected milk, and liveweight in first-parity Holstein cattle | |
Toro-Mujica et al. | Technical efficiency and viability of organic dairy sheep farming systems in a traditional area for sheep production in Spain | |
McParland et al. | Validation of mid-infrared spectrometry in milk for predicting body energy status in Holstein-Friesian cows | |
Prakash et al. | Genetic analysis of residual feed intake, feed conversion ratio and related growth parameters in broiler chicken: a review | |
Santana et al. | Genetic parameter estimates for feed efficiency and dry matter intake and their association with growth and carcass traits in Nellore cattle | |
Gordo et al. | Genetic association between body composition measured by ultrasound and visual scores in Brazilian Nelore cattle | |
Peeters et al. | Heritability of somatotype components from early adolescence into young adulthood: a multivariate analysis on a longitudinal twin study | |
Abdullahpour et al. | Genetic analysis of milk yield, fat and protein content in Holstein dairy cows in Iran: Legendre | |
Pereira et al. | Water requirements of beef production can be reduced by genetic selection | |
Lobón et al. | Effects of feeding strategies during lactation and the inclusion of quebracho in the fattening on performance and carcass traits in light lambs | |
IT201700011157A1 (it) | Metodo di controllo della risposta da parte di animali da reddito alla somministrazione di una razione alimentare | |
Jonsson | Thinning response functions for single trees of Pinus sylvestris L. and Picea abies (L.) Karst | |
Morris et al. | Growth, feed intake and maternal performance of Angus heifers from high and low feed efficiency selection lines | |
Machmüller et al. | First results of a meta-analysis of the methane emission data of New Zealand ruminants | |
Toye et al. | Egg production, egg weight and egg mass repeatability, and genetic gain from use of multiple time-spaced records in Black Harco and Lohman Brown layers | |
CN103927453A (zh) | 一种饲料必需氨基酸均衡性评价模型与方法 | |
Getachew et al. | Morphological characters and body weight of Menz and Afar sheep within their production system | |
Nanda et al. | Comparison of Five Different Lactation Curve Models to Estimate Milk Yield of Friesian Holstein Cows at BBPTU HPT Baturraden | |
Khmelnychyiі et al. | Correlation between descriptive and group type traits in the system of cow’s linear classification of Ukrainian Brown dairy breed | |
Bhoite et al. | Stability analysis for traits related to seed yield in sunflower (Helianthus annuus L.) | |
Network | Pro $ & LPI: Enhancements and updates |