744 resultados para Cesar, Cayo Julio, 100 ó 101-44 a.C


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The Climatological Database for the World's Oceans: 1750-1854 (CLIWOC) project, which concluded in 2004, abstracted more than 280,000 daily weather observations from ships' logbooks from British, Dutch, French, and Spanish naval vessels engaged in imperial business in the eighteenth and nineteenth centuries. These data, now compiled into a database, provide valuable information for the reconstruction of oceanic wind field patterns for this key period that precedes the time in which anthropogenic influences on climate became evident. These reconstructions, in turn, provide evidence for such phenomena as the El Niño-Southern Oscillation and the North Atlantic Oscillation. Of equal importance is the finding that the CLIWOC database the first coordinated attempt to harness the scientific potential of this resource represents less than 10 percent of the volume of data currently known to reside in this important but hitherto neglected source.

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Two experiments (Exp.) were conducted to determine the AME content of refined soybean oil (SO), recycled soybean oil (RSO), and acidulated soybean oil soapstocks (ASO) and the effects of inclusion of vitamin E and vitamin C in diets containing 3.5% of these soy oils on performance and egg quality of Hy-line hens from 44 to 56 wks of age.

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En el presente trabajo se estudia la producción potencial de biomasa procedente de los cultivos de centeno y triticale en las seis comarcas agrarias de la Comunidad de Madrid (CM) y la posibilidad de su aplicación a la producción de bioelectricidad en cada una de ellas. En primer lugar se realiza un estudio bibliográfico de la situación actual de la bioelectricidad. Uno de los principales datos a tener en cuenta es que en el PER 2011- 2020 se estima que el total de potencia eléctrica instalada a partir de biomasa en España en el año 2020 sea de 1.350 MW, unas dos veces y media la existente a finales de 2010. Además, se comenta el estado de la incentivación del uso de biomasa de cultivos energéticos para producción de electricidad, la cual se regula actualmente según el Real Decreto-ley 9/2013, de 12 de Julio, por el que se adoptaron medidas urgentes para garantizar la estabilidad financiera del sistema eléctrico, y se consideran los criterios de sostenibilidad en el uso de biocombustibles sólidos. Se realiza una caracterización de las seis comarcas agrarias que forman la Comunidad Autónoma de Madrid: Área Metropolitana, Campiña, Guadarrama, Lozoya- Somosierra, Sur-Occidental y Vegas, la cual consta de dos partes: una descripción de la climatología y otra de la distribución de la superficie dedicada a barbecho y cultivos herbáceos. Se hace una recopilación bibliográfica de los modelos de simulación más representativos de crecimiento de los cultivos (CERES y Cereal YES), así como de ensayos realizados con los cultivos de centeno y triticale para la producción de biomasa y de estudios efectuados mediante herramientas GIS y técnicas de análisis multicriterio para la ubicación de centrales de bioelectricidad y el estudio de la logística de la biomasa. Se propone un modelo de simulación de la productividad de biomasa de centeno y de triticale para la CM, que resulta de la combinación de un modelo de producción de grano en base a datos climatológicos y a la relación biomasa/grano media de ambos cultivos obtenida en una experiencia previa. Los modelos obtenidos responden a las siguientes ecuaciones (siendo TN = temperatura media normalizada a 9,9 ºC y PN = precipitación acumulada normalizada a 496,7 mm): - Producción biomasa centeno (t m.s./ha) = 2,785 * [1,078 * ln(TN + 2*PN) + 2,3256] - Producción biomasa triticale (t m.s./ha) = 2,595 * [2,4495 * ln(TN + 2*PN) + 2,6103] Posteriormente, aplicando los modelos desarrollados, se cuantifica el potencial de producción de biomasa de centeno y triticale en las distintas comarcas agrarias de la CM en cada uno de los escenarios establecidos, que se consideran según el uso de la superficie de barbecho de secano disponible (25%, 50%, 75% y 100%). Las producciones potenciales de biomasa, que se podrían alcanzar en la CM utilizando el 100% de la superficie de barbecho de secano, en base a los cultivos de centeno y triticale, se estimaron en 169.710,72 - 149.811,59 - 140.217,54 - 101.583,01 - 26.961,88 y 1.886,40 t anuales para las comarcas de Campiña - Vegas, Sur - Occidental - Área Metropolitana - Lozoya-Somosierra y Guadarrama, respectivamente. Se realiza un análisis multicriterio basado en la programación de compromiso para definir las comarcas agrarias con mejores características para la ubicación de centrales de bioelectricidad en base a los criterios de potencial de biomasa, infraestructura eléctrica, red de carreteras, espacios protegidos y superficie de núcleos urbanos. Al efectuar el análisis multicriterio, se obtiene la siguiente ordenación jerárquica en base a los criterios establecidos: Campiña, Sur Occidental, Vegas, Área Metropolitana, Lozoya-Somosierra y Guadarrama. Mediante la utilización de técnicas GIS se estudia la localización más conveniente de una central de bioelectricidad de 2,2 MW en cada una de las comarcas agrarias y según el uso de la superficie de barbecho de secano disponible (25%, 50%, 75% y 100%), siempre que exista potencial suficiente. Para el caso de la biomasa de centeno y de triticale en base seca se considera un PCI de 3500 kcal/kg, por lo que se necesitarán como mínimo 17.298,28 toneladas para satisfacer las necesidades de cada una de las centrales de 2,2 MW. Se analiza el potencial máximo de bioelectricidad en cada una de las comarcas agrarias en base a los cultivos de centeno y triticale como productores de biomasa. Según se considere el 25% o el 100% del barbecho de secano para producción de biomasa, la potencia máxima de bioelectricidad que se podría instalar en cada una de las comarcas agrarias variaría entre 5,4 y 21,58 MW en la comarca Campiña, entre 4,76 y 19,05 MW en la comarca Vegas, entre 4,46 y 17,83 MW en la comarca Sur Occidental, entre 3,23 y 12,92 MW en la comarca Área Metropolitana, entre 0,86 y 3,43 MW en la comarca Lozoya Somosierra y entre 0,06 y 0,24 MW en la comarca Guadarrama. La potencia total que se podría instalar en la CM a partir de la biomasa de centeno y triticale podría variar entre 18,76 y 75,06 MW según que se utilice el 25% o el 100% de las tierras de barbecho de secano para su cultivo. ABSTRACT In this work is studied the potential biomass production from rye and triticale crops in the six Madrid Community (MC) agricultural regions and the possibility of its application to the bioelectricity production in each of them. First is performed a bibliographical study of the current situation of bioelectricity. One of the main elements to be considered is that in the PER 2011-2020 is estimated that the total installed electric power from biomass in Spain in 2020 was 1.350 MW, about two and a half times as at end 2010. Also is discussed the status of enhancing the use of biomass energy crops for electricity production, which is currently regulated according to the Real Decreto-ley 9/2013, of July 12, by which urgent measures were adopted to ensure financial stability of the electrical system, and there are considered the sustainability criteria in the use of solid biofuels. A characterization of the six Madrid Community agricultural regions is carried out: Area Metropolitana, Campiña, Guadarrama, Lozoya-Somosierra, Sur-Occidental and Vegas, which consists of two parts: a description of the climatology and another about the distribution of the area under fallow and arable crops. It makes a bibliographic compilation of the most representative crop growth simulation models (CERES and Cereal YES), as well as trials carried out with rye and triticale crops for biomass production and studies conducted by GIS tools and techniques multicriteria analysis for the location of bioelectricity centrals and the study of the logistics of biomass. Is proposed a biomass productivity simulation model for rye and triticale for MC that results from the combination of grain production model based on climatological data and the average relative biomass/grain of both crops obtained in a prior experience. The models obtained correspond to the following equations (where TN = normalized average temperature and PN = normalized accumulated precipitation): - Production rye biomass (t d.m./ha) = 2.785 * [1.078 * ln (TN + 2*PN) + 2.3256] - Production triticale biomass (t d.m./ha) = 2,595 * [2.4495 * ln (TN + 2*PN) + 2.6103] Subsequently, applying the developed models, the biomass potential of the MC agricultural regions is quantified in each of the scenarios established, which are considered as the use of dry fallow area available (25%, 50%, 75 % and 100%). The potential biomass production that can be achieved within the MC using 100% of the rainfed fallow area based on rye and triticale crops, were estimated at 169.710,72 - 149.811,59 - 140.217,54 - 101.583,01 - 26.961,88 and 1.886,40 t annual for the regions of Campiña, Vegas, Sur Occidental, Area Metropolitana, Lozoya- Somosierra and Guadarrama, respectively. A multicriteria analysis is performed, based on compromise programming to define the agricultural regions with better features for the location of bioelectricity centrals, on the basis of biomass potential, electrical infrastructure, road network, protected areas and urban area criteria. Upon multicriteria analysis, is obtained the following hierarchical order based on criteria: Campiña, Sur Occidental, Vegas, Area Metropolitana, Lozoya-Somosierra and Guadarrama. Likewise, through the use of GIS techniques, the most suitable location for a 2,2 MW bioelectricity plant is studied in each of the agricultural regions and according to the use of dry fallow area available (25%, 50% , 75% and 100%), if there is sufficient potential. In the case of biomass rye and triticale dry basis is considered a PCI of 3500 kcal/kg, so it will take at least 17,298.28 t to satisfy the needs of each plant. Is analyzed the maximum bioelectricity potential on each of the agricultural regions on the basis of the rye and triticale crops as biomass producers. As deemed 25% or 100% dry fallow for biomass, the maximum bioelectricity potential varies between 5,4 and 21,58 MW in the Campiña region, between 4,76 and 19,05 MW in the Vegas region, between 4,46 and 17,83 MW in the Sur Occidental region, between 3,23 and 12,92 MW in the Area Metropolitana region, between 0,86 and 3,43 MW in the Lozoya-Somosierra region and between 0,06 and 0,24 MW in the Guadarrama region. The total power that could be installed in the CM from rye and triticale biomass could vary between 18.76 and 75.06 MW if is used the 25% or 100% of fallow land for rainfed crop.

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Los objetivos de esta tesis fueron 1) obtener y validar ecuaciones de predicción para determinar in vivo la composición corporal y de la canal de conejos en crecimiento de 25 a 77 días de vida utilizando la técnica de la Impedancia Bioeléctrica (BIA), y 2) evaluar su aplicación para determinar diferencias en la composición corporal y de la canal, así como la retención de nutrientes de animales alimentados con diferentes fuentes y niveles de grasa. El primer estudio se realizó para determinar y después validar, usando datos independientes, las ecuaciones de predicción obtenidas para determinar in vivo la composición corporal de los conejos en crecimiento. Se utilizaron 150 conejos a 5 edades distintas (25, 35, 49, 63 y 77 días de vida), con un rango de pesos entre 231 y 3138 g. Para determinar los valores de resistencia (Rs,) and reactancia (Xc,) se usó un terminal (Model BIA-101, RJL Systems, Detroit, MI USA) con cuatro electrodos. Igualmente se registró la distancia entre electrodos internos (D), la longitud corporal (L) y el peso vivo (PV) de cada animal. En cada edad, los animales fueron molidos y congelados (-20 ºC) para su posterior análisis químico (MS, grasa, proteína, cenizas y EB). El contenido en grasa y energía de los animales se incrementó, mientras que los contenidos en proteína, cenizas y agua de los animales disminuyeron con la edad. Los valores medios de Rs, Xc, impedancia (Z), L y D fueron 83.5 ± 23.1 , 18.2 ± 3.8 , 85.6 ± 22.9 , 30.6 ± 6.9 cm y 10.8 ± 3.1 cm. Se realizó un análisis de regresión lineal múltiple para determinar las ecuaciones de predicción, utilizando los valores de PV, L and Z como variables independientes. Las ecuaciones obtenidas para estimar los contenidos en agua (g), PB (g), grasa (g), cenizas (g) and EB (MJ) tuvieron un coeficiente de determinación de (R2) de 0.99, 0.99, 0.97, 0.98 y 0.99, y los errores medios de predicción relativos (EMPR) fueron: 2.79, 6.15, 24.3, 15.2 y 10.6%, respectivamente. Cuando el contenido en agua se expresó como porcentaje, los valores de R2 y EMPR fueron 0.85 and 2.30%, respectivamente. Al predecir los contenidos en proteína (%MS), grasa (%MS), cenizas (%MS) y energía (kJ/100 g MS), se obtuvieron valores de 0.79, 0.83, 0.71 y 0.86 para R2, y 5.04, 18.9, 12.0 y 3.19% para EMPR. La reactancia estuvo negativamente correlacionada con el contenido en agua, cenizas y PB (r = -0.32, P < 0.0001; r = -0.20, P < 0.05; r = -0.26, P < 0.01) y positivamente correlacionada con la grasa y la energía (r = 0.23 y r = 0.24; P < 0.01). Sin embargo, Rs estuvo positivamente correlacionada con el agua, las cenizas y la PB (r = 0.31, P < 0.001; r = 0.28, P < 0.001; r = 0.37, P < 0.0001) y negativamente con la grasa y la energía (r = -0.36 y r = -0.35; P < 0.0001). Igualmente la edad estuvo negativamente correlacionada con el contenido en agua, cenizas y proteína (r = -0.79; r = -0.68 y r = -0.80; P < 0.0001) y positivamente con la grasa y la energía (r = 0.78 y r = 0.81; P < 0.0001). Se puede concluir que el método BIA es una técnica buena y no invasiva para estimar in vivo la composición corporal de conejos en crecimiento de 25 a 77 días de vida. El objetivo del segundo estudio fue determinar y validar con datos independientes las ecuaciones de predicción obtenidas para estimar in vivo la composición de la canal eviscerada mediante el uso de BIA en un grupo de conejos de 25 a 77 días, así como testar su aplicación para predecir la retención de nutrientes y calcular las eficacias de retención de la energía y del nitrógeno. Se utilizaron 75 conejos agrupados en 5 edades (25, 35, 49, 63 y 77 días de vida) con unos pesos que variaron entre 196 y 3260 g. Para determinar los valores de resistencia (Rs, ) y reactancia (Xc, ) se usó un terminal (Model BIA-101, RJL Systems, Detroit, MI USA) con cuatro electrodos. Igualmente se registró la distancia entre electrodos internos (D), la longitud corporal (L) y el peso vivo (PV) del cada animal. En cada edad, los animales fueron aturdidos y desangrados. Su piel, vísceras y contenido digestivo fueron retirados, y la canal oreada fue pesada y molida para posteriores análisis (MS, grasa, PB, cenizas y EB). Los contenidos en energía y grasa aumentaron mientras que los de agua, cenizas y proteína disminuyeron con la edad. Los valores medios de Rs, Xc, impedancia (Z), L y D fueron 95.9±23.9 , 19.5±4.7 , 98.0±23.8 , 20.6±6.3 cm y 13.7±3.1 cm. Se realizó un análisis de regresión linear múltiple para determinar las ecuaciones de predicción, utilizando los valores de PV, L and Z como variables independientes. Los coeficientes de determinación (R2) de las ecuaciones obtenidas para estimar los contenidos en agua (g), PB (g), grasa (g), cenizas (g) and EB (MJ) fueron: 0.99, 0.99, 0.95, 0.96 y 0.98, mientras que los errores medios de predicción relativos (EMPR) fueron: 4.20, 5.48, 21.9, 9.10 y 6.77%, respectivamente. Cuando el contenido en agua se expresó como porcentaje, los valores de R2 y EMPR fueron 0.79 y 1.62%, respectivamente. Cuando se realizó la predicción de los contenidos en proteína (%MS), grasa (%MS), cenizas (%MS) y energía (kJ/100 g MS), los valores de R2 fueron 0.68, 0.76, 0.66 and 0.82, y los de RMPE: 3.22, 10.5, 5.82 and 2.54%, respectivamente. La reactancia estuvo directamente correlacionada con el contenido en grasa (r = 0.24, P < 0.05), mientras que la resistencia guardó una correlación positiva con los contenidos en agua, cenizas y proteína (r = 0.55, P < 0.001; r = 0.54, P < 0.001; r = 0.40, P < 0.005) y negativa con la grasa y la energía (r = -0.44 y r = -0.55; P < 0.001). Igualmente la edad estuvo negativamente correlacionada con los contenidos en agua, cenizas y PB (r = -0.94; r = -0.85 y r = -0.75; P < 0.0001) y positivamente con la grasa y la energía (r = 0.89 y r = 0.90; P < 0.0001). Se estudió la eficacia global de retención de la energía (ERE) y del nitrógeno (ERN) durante todo el periodo de cebo (35-63 d), Los valores de ERE fueron 20.4±7.29%, 21.0±4.18% and 20.8±2.79% en los periodos 35 a 49, 49 a 63 y 35 a 63 d, respectivamente. ERN fue 46.9±11.7%, 34.5±7.32% y 39.1±3.23% para los mismos periodos. La energía fue retenida en los tejidos para crecimiento con una eficiencia del 52.5% y la eficiencia de retención de la energía como proteína y grasa fue de 33.3 y 69.9% respectivamente. La eficiencia de utilización del nitrógeno para crecimiento fue cercana al 77%. Este trabajo muestra como el método BIA es técnica buena y no invasiva para determinar in vivo la composición de la canal y la retención de nutrientes en conejos en crecimiento de 25 a 77 días de vida. En el tercer estudio, se llevaron a cabo dos experimentos con el fin de investigar los efectos del nivel de inclusión y de la fuente de grasa, sobre los rendimientos productivos, la mortalidad, la retención de nutrientes y la composición corporal total y de la canal eviscerada de conejos en crecimiento de 34 a 63 d de vida. En el Exp. 1 se formularon 3 dietas con un diseño experimental factorial 3 x 2 con el tipo de grasa utilizada: Aceite de Soja (SBO), Lecitinas de Soja (SLO) y Manteca (L) y el nivel de inclusión (1.5 y 4%) como factores principales. El Exp. 2 también fue diseñado con una estructura factorial 3 x 2, pero usando SBO, Aceite de Pescado (FO) y Aceite de Palmiste como fuentes de grasa, incluidas a los mismos niveles que en el Exp. 1. En ambos experimentos 180 animales fueron alojados en jaulas individuales (n=30) y 600 en jaulas colectivas en grupos de 5 animales (n=20). Los animales alimentados con un 4% de grasa añadida tuvieron unos consumos diarios y unos índices de conversión más bajos que aquellos alimentados con las dietas con un 1.5% de grasa. En los animales alojados en colectivo del Exp. 1, el consumo fue un 4.8% más alto en los que consumieron las dietas que contenían manteca que en los animales alimentados con las dietas SBO (P = 0.036). La inclusión de manteca tendió a reducir la mortalidad (P = 0.067) en torno al 60% y al 25% con respecto a las dietas con SBO y SLO, respectivamente. La mortalidad aumentó con el nivel máximo de inclusión de SLO (14% vs. 1%, P < 0.01), sin observarse un efecto negativo sobre la mortalidad con el nivel más alto de inclusión de las demás fuentes de grasa utilizadas. En los animales alojados colectivo del Exp. 2 se encontró una disminución del consumo (11%), peso vivo a 63 d (4.8%) y de la ganancia diaria de peso (7.8%) con la inclusión de aceite de pescado con respecto a otras dietas (P < 0.01). Los dos últimos parámetros se vieron especialmente más reducidos cuando en las dietas se incluyó el nivel más alto de FO (5.6 y 9.5%, respectivamente, (P < 0.01)). Los animales alojados individualmente mostraron unos resultados productivos muy similares. La inclusión de aceite pescado tendió (P = 0.078) a aumentar la mortalidad (13.2%) con respecto al aceite de palmiste (6.45%), siendo intermedia para las dietas que contenían SBO (8.10%). La fuente o el nivel de grasa no afectaron la composición corporal total o de la canal eviscerada de los animales. Un incremento en el nivel de grasa dio lugar a una disminución de la ingesta de nitrógeno digestible (DNi) (1.83 vs. 1.92 g/d; P = 0.068 en Exp. 1 y 1.79 vs. 1.95 g/d; P = 0.014 en Exp. 2). Debido a que el nitrógeno retenido (NR) en la canal fue similar para ambos niveles (0.68 g/d (Exp. 1) y 0.71 g/d (Exp. 2)), la eficacia total de retención del nitrógeno (ERN) aumentó con el nivel máximo de inclusión de grasa, pero de forma significativa únicamente en el Exp. 1 (34.9 vs. 37.8%; P < 0.0001), mientras que en el Exp. 2 se encontró una tendencia (36.2 vs. 38.0% en Exp. 2; P < 0.064). Como consecuencia, la excreción de nitrógeno en heces fue menor en los animales alimentados con el nivel más alto de grasa (0.782 vs. 0.868 g/d; P = 0.0001 en Exp. 1, y 0.745 vs. 0.865 g/d; P < 0.0001 en Exp.2) al igual que el nitrógeno excretado en orina (0.702 vs. 0.822 g/d; P < 0.0001 en Exp. 1 y 0.694 vs. 0.7999 g/d; P = 0.014 en Exp.2). Aunque no hubo diferencias en la eficacia total de retención de la energía (ERE), la energía excretada en heces disminuyó al aumentar el nivel de inclusión de grasa (142 vs. 156 Kcal/d; P = 0.0004 en Exp. 1 y 144 vs. 154 g/d; P = 0.050 en Exp. 2). Sin embargo, la energía excretada como orina y en forma de calor fue mayor en el los animales del Exp. 1 alimentados con el nivel más alto de grasa (216 vs. 204 Kcal/d; P < 0.017). Se puede concluir que la manteca y el aceite de palmiste pueden ser considerados como fuentes alternativas al aceite de soja debido a la reducción de la mortalidad, sin efectos negativos sobre los rendimientos productivos o la retención de nutrientes. La inclusión de aceite de pescado empeoró los rendimientos productivos y la mortalidad durante el periodo de crecimiento. Un aumento en el nivel de grasa mejoró el índice de conversión y la eficacia total de retención de nitrógeno. ABSTRACT The aim of this Thesis is: 1) to obtain and validate prediction equations to determine in vivo whole body and carcass composition using the Bioelectrical Impedance (BIA) method in growing rabbits from 25 to 77 days of age, and 2) to study its application to determine differences on whole body and carcass chemical composition, and nutrient retention of animals fed different fat levels and sources. The first study was conducted to determine and later validate, by using independent data, the prediction equations obtained to assess in vivo the whole body composition of growing rabbits. One hundred and fifty rabbits grouped at 5 different ages (25, 35, 49, 63 and 77 days) and weighing from 231 to 3138 g were used. A four terminal body composition analyser was used to obtain resistance (Rs, ) and reactance (Xc, ) values (Model BIA-101, RJL Systems, Detroit, MI USA). The distance between internal electrodes (D, cm), body length (L, cm) and live BW of each animal were also registered. At each selected age, animals were slaughtered, ground and frozen (-20 ºC) for later chemical analyses (DM, fat, CP, ash and GE). Fat and energy body content increased with the age, while protein, ash, and water decreased. Mean values of Rs, Xc, impedance (Z), L and D were 83.5 ± 23.1 , 18.2 ± 3.8 , 85.6 ± 22.9 , 30.6 ± 6.9 cm and 10.8 ± 3.1 cm. A multiple linear regression analysis was used to determine the prediction equations, using BW, L and Z data as independent variables. Equations obtained to estimate water (g), CP (g), fat (g), ash (g) and GE (MJ) content had, respectively, coefficient of determination (R2) values of 0.99, 0.99, 0.97, 0.98 and 0.99, and the relative mean prediction error (RMPE) was: 2.79, 6.15, 24.3, 15.2 and 10.6%, respectively. When water was expressed as percentage, the R2 and RMPE were 0.85 and 2.30%, respectively. When prediction of the content of protein (%DM), fat (%DM), ash (%DM) and energy (kJ/100 g DM) was done, values of 0.79, 0.83, 0.71 and 0.86 for R2, and 5.04, 18.9, 12.0 and 3.19% for RMPE, respectively, were obtained. Reactance was negatively correlated with water, ash and CP content (r = -0.32, P < 0.0001; r = -0.20, P < 0.05; r = -0.26, P < 0.01) and positively correlated with fat and GE (r = 0.23 and r = 0.24; P < 0.01). Otherwise, resistance was positively correlated with water, ash and CP (r = 0.31, P < 0.001; r = 0.28, P < 0.001; r = 0.37, P < 0.0001) and negatively correlated with fat and energy (r = -0.36 and r = -0.35; P < 0.0001). Moreover, age was negatively correlated with water, ash and CP content (r = -0.79; r = -0.68 and r = -0.80; P < 0.0001) and positively correlated with fat and energy (r = 0.78 and r = 0.81; P < 0.0001). It could be concluded that BIA is a non-invasive good method to estimate in vivo whole body composition of growing rabbits from 25 to 77 days of age. The aim of the second study was to determine and validate with independent data, the prediction equations obtained to estimate in vivo carcass composition of growing rabbits by using the results of carcass chemical composition and BIA values in a group of rabbits from 25 to 77 days. Also its potential application to predict nutrient retention and overall energy and nitrogen retention efficiencies was analysed. Seventy five rabbits grouped at 5 different ages (25, 35, 49, 63 and 77 days) with weights ranging from 196 to 3260 g were used. A four terminal body composition analyser (Model BIA-101, RJL Systems, Detroit, MI USA) was used to obtain resistance (Rs, ) and reactance (Xc, ) values. The distance between internal electrodes (D, cm), body length (L, cm) and live weight (BW, g) were also registered. At each selected age, all the animals were stunned and bled. The skin, organs and digestive content were removed, and the chilled carcass were weighed and processed for chemical analyses (DM, fat, CP, ash and GE). Energy and fat increased with the age, while CP, ash, and water decreased. Mean values of Rs, Xc, impedance (Z), L and D were 95.9±23.9 , 19.5±4.7 , 98.0±23.8 , 20.6±6.3 cm y 13.7±3.1 cm. A multiple linear regression analysis was done to determine the equations, using BW, L and Z data as parameters. Coefficient of determination (R2) of the equations obtained to estimate water (g), CP (g), fat (g), ash (g) and GE (MJ) content were: 0.99, 0.99, 0.95, 0.96 and 0.98, and relative mean prediction error (RMPE) were: 4.20, 5.48, 21.9, 9.10 and 6.77%, respectively. When water content was expressed as percentage, the R2 and RMPE were 0.79 and 1.62%, respectively. When prediction of protein (%DM), fat (%DM), ash (%DM) and energy (kJ/100 g DM) content was done, R2 values were 0.68, 0.76, 0.66 and 0.82, and RMPE: 3.22, 10.5, 5.82 and 2.54%, respectively. Reactance was positively correlated with fat content (r = 0.24, P < 0.05) while resistance was positively correlated with water, ash and protein carcass content (r = 0.55, P < 0.001; r = 0.54, P < 0.001; r = 0.40, P < 0.005) and negatively correlated with fat and energy (r = -0.44 and r = -0.55; P < 0.001). Moreover, age was negatively correlated with water, ash and CP content (r = -0.97, r = -0.95 and r = -0.89, P < 0.0001) and positively correlated with fat and GE (r = 0.95 and r = 0.97; P < 0.0001). In the whole growing period (35-63 d), overall energy retention efficiency (ERE) and nitrogen retention efficiency (NRE) were studied. The ERE values were 20.4±7.29%, 21.0±4.18% and 20.8±2.79%, from 35 to 49, 49 to 63 and from 35 to 63 d, respectively. NRE was 46.9±11.7%, 34.5±7.32% and 39.1±3.23% for the same periods. Energy was retained in body tissues for growth with an efficiency of approximately 52.5% and efficiency of the energy for protein and fat retention was 33.3 and 69.9%, respectively. Efficiency of utilization of nitrogen for growth was near to 77%. This work shows that BIA it’s a non-invasive and good method to estimate in vivo carcass composition and nutrient retention of growing rabbits from 25 to 77 days of age. In the third study, two experiments were conducted to investigate the effect of the fat addition and source, on performance, mortality, nutrient retention, and the whole body and carcass chemical composition of growing rabbits from 34 to 63 d. In Exp. 1 three diets were arranged in a 3 x 2 factorial structure with the source of fat: Soybean oil (SBO), Soya Lecithin Oil (SLO) and Lard (L) and the dietary fat inclusion level (1.5 and 4%) as the main factors. Exp. 2 had also arranged as a 3 x 2 factorial design, but using SBO, Fish Oil (FO) and Palmkernel Oil (PKO) as fat sources, and included at the same levels than in Exp. 1. In both experiments 180 animals were allocated in individual cages (n=30) and 600 in collectives cages, in groups of 5 animals (n=20). Animals fed with 4% dietary fat level showed lower DFI and FCR than those fed diets with 1.5%. In collective housing of Exp. 1, DFI was a 4.8% higher in animals fed with diets containing lard than SBO (P = 0.036), being intermediate for diet with SLO. Inclusion of lard also tended to reduce mortality (P = 0.067) around 60% and 25% with respect SBO and SLO diets, respectively. Mortality increased with the greatest level of soya lecithin (14% vs. 1%, P < 0.01). In Exp. 2 a decrease of DFI (11%), BW at 63 d (4.8%) and DWG (7.8%) were observed with the inclusion of fish oil with respect the other two diets (P < 0.01). These last two traits impaired with the highest level of fish oil (5.6 and 9.5%, respectively, (P < 0.01)). Animals housed individually showed similar performance results. The inclusion of fish oil also tended to increase (P = 0.078) mortality (13.2%) with respect palmkernel oil (6.45%), being mortality of SBO intermediate (8.10%). Fat source and level did not affect the whole body or carcass chemical composition. An increase of the fat sources addition led to a decrease of the digestible nitrogen intake (DNi) (1.83 vs. 1.92 g/d; P = 0.068 in Exp. 1 and 1.79 vs. 1.95 g/d; P = 0.014 in Exp. 2). As the nitrogen retained (NR) in the carcass was similar for both fat levels (0.68 g/d (Exp. 1) and 0.71 g/d (Exp. 2)), the overall efficiency of N retention (NRE) increased with the highest level of fat, but only reached significant level in Exp. 1 (34.9 vs. 37.8%; P < 0.0001), while in Exp. 2 a tendency was found (36.2 vs. 38.0% in Exp. 2; P < 0.064). Consequently, nitrogen excretion in faeces was lower in animals fed with the highest level of fat (0.782 vs. 0.868 g/d; P = 0.0001 in Exp. 1, and 0.745 vs. 0.865 g/d; P < 0.0001 in Exp.2). The same effect was observed with the nitrogen excreted as urine (0.702 vs. 0.822 g/d; P < 0.0001 in Exp. 1 and 0.694 vs. 0.7999 g/d; P = 0.014 in Exp.2). Although there were not differences in ERE, the energy excreted in faeces decreased as fat level increased (142 vs. 156 Kcal/d; P = 0.0004 in Exp. 1 and 144 vs. 154 g/d; P = 0.050 in Exp. 2). In Exp. 1 the energy excreted as urine and heat production was significantly higher when animals were fed with the highest level of dietary fat (216 vs. 204 Kcal/d; P < 0.017). It can be concluded that lard and palmkernel oil can be considered as alternative sources to soybean oil due to the reduction of the mortality, without negative effects on performances or nutrient retention. Inclusion of fish impaired animals´ productivity and mortality. An increase of the dietary fat level improved FCR and overall protein efficiency retention.

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A dissertação teve como objetivo principal estudar como uma Instituição de Ensino Superior Privada (IES) atuante no Brasil tem crescido pós Lei de Diretrizes e Bases (LDB) de 1996 até 2015, por meio da análise do curso de bacharelado em Administração de Empresas, nas modalidades: presencial, EAD e Flex (semipresencial). Para este fim, foi realizada uma pesquisa exploratória, de caráter qualitativo baseada no método do estudo de caso. Para coleta de evidências foram analisados relatórios corporativos (Annual Report, Relatórios Internos e outros documentos), entrevistas baseadas em roteiro semiestruturado com gestores da IES privada e observações. Dentre os principais achados, verificou-se que as principais estratégicas de crescimento da IES privada estudada se basearam em fusões e aquisições de outras IES, abertura de novos polos de EAD, na abertura de novas unidades próprias, bem como em inovações em várias dimensões da organização. Os programas governamentais de financiamento aos alunos também são fortes contribuintes para este crescimento, como o Fundo de Financiamento ao Estudante do Ensino Superior (FIES) e o Programa Universidade para Todos (Prouni). Com essa nova realidade, o ensino superior privado recebeu incentivo e facilitação para o seu crescimento, a um ritmo acelerado. Consequentemente pode-se concluir que a IES privada estudada adotou as seguintes estratégias de crescimento: Expansão orgânica com fusões/ aquisições de Instituições menores, com desenvolvimento de planos para todos os campi Brasil; Greenfield (por meio de solicitação de autorização de novas unidades e/ou cursos) em cidades sem possibilidades de aquisições/fusões, e aumentando o número de vagas/ matriculas nas unidades já existentes, aderiu aos programas do governo e também cuidou da evasão por meio de: Seguro educacional; gestão preparada para atender necessidades do discente; Sistema de Ensino com currículos integrados nacionalmente; Intercâmbio de alunos e professores entre as diversas unidades em todas as regiões do país e padronização dos processos.

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This paper explores the limits and potentials of European citizenship as a transnational form of social integration, taking as comparison Marshall's classical analysis of the historical development of social rights in the context of the national Welfare State. It is submitted that this potential is currently frustrated by the prevailing negative-integration dimension in which the interplay between Union citizenship and national systems of Welfare State takes place. This negative dimension pervades the entire case law of the Court of Justice on Union citizenship, even becoming dominant – after the famous Viking and Laval judgements – in the ways in which the judges in Luxembourg have built, and limited, what in Marshall’s terms might be called the European collective dimension of “industrial citizenship”. The new architecture of the economic and monetary governance of the Union, based as it is on an unprecedented effort towards a creeping constitutionalisation of a neo-liberal politics of austerity and welfare retrenchment, is destined to strengthen the de-structuring pressures on the industrial-relation and social protection systems of the member States. The conclusions sum-up the main critical arguments and make some suggestions for an alternative path for re-politicising the social question in Europe.