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Machine learning e controlli funzionali per una maggiore sostenibilità dell’allevamento di bovine da latte

In un interessante articolo della rivista Ruminantia, si parla di come i dati provenienti dai controlli funzionali, insieme all’applicazione di metodi statistici avanzati, possano agevolare la prevenzione alla mastite e migliorare quindi la salute della mammella bovina.

Lo studio è stato portato avanti da alcuni ricercatori dell’Università di Padova,  in collaborazione con l’Istituto di Biologia e Biotecnologia Agraria del Consiglio Nazionale delle Ricerche, ed è stato pubblicato sulla rivista Scientific Reports.

Clicca qui per leggere l’articolo di Ruminantia.

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Il ruolo dell’alimentazione e del sistema foraggero nella riduzione dell’impatto ambientale

Un sistema aziendale molto efficiente a livello produttivo ha, solitamente, un minor impatto ambientale per unità di prodotto, specialmente se si osservano le emissioni di gas serra e il consumo di energia da fonti non rinnovabili (Guerci et al., 2013). In particolare, incrementare la produzione lattea per vacca e l’efficienza di conversione alimentare, insieme ad una intensificazione della densità animale in allevamento, implica una riduzione dell’impatto ambientale per kg di latte (Bava et al, 2014).

Poiché il sistema produttivo zootecnico è un sistema complesso e multifattoriale, le strategie gestionali che consentono un’intensificazione dell’allevamento e che contribuiscono alla mitigazione dell’impatto ambientale implicano necessariamente la sinergia di più fattori produttivi e l’attenzione verso i singoli elementi coinvolti nella produzione.

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