Biotehniška fakulteta Univerze v Ljubljani Biotechnical Faculty University of Ljubljana AACTA AGRICULTURAE SLOVENICA94•12009 Acta agriculturae Slovenica • ISSN 1581-9175 • 94 – 1 • Ljubljana, oktober 2009 AASvsebina_2009_94_1.indd 1 5.11.2009 23:45:12 AASvsebina_2009_94_1.indd 2 5.11.2009 23:45:12 Acta agriculturae Slovenica Volume / Letnik 94 · Number / Številka 1 · 2009 VSEBINA / CONTENTS ŽIVALSKA PROIZVODNJA / ANIMAL PRODUCTION Alenka STRELEC, Dušan TERČIČ, Špela MALOVRH, Antonija HOLCMAN 5 Prireja in fizikalne lastnosti jajc slovenskih tradicionalnih pasem kokoši lahkega tipa Production and physical characteristics of eggs in Slovenian traditional breeds of light type laying hens Ajda KERMAUNER, Jurij POHAR 13 Reproductive and growth performances of four rabbit genotypes Plodnostne in rastne lastnosti kuncev štirih različnih genotipov Špela MALOVRH, Katarina HRIBERŠEK, Dušan TERČIČ, Marko VOLK, Božidar ŽLENDER, Tomaž POLAK, Antonija HOLCMAN 17 Sensory traits of capon meat in three chicken genotypes Senzorične lastnosti mesa kopunov treh genotipov Barbara KOTNIK, Nežika PETRIČ, Silvester ŽGUR 27 Parameters affecting calving difficulty of Charolais and Limousin breed at the Educational and Research Centre Logatec Analiza vplivov na potek telitve pri šarole in limuzin pasmi na Pedagoško raziskovalnem centru Logatec PREHRANA / NUTRITION Tina TREBUŠAK, Tatjana PIRMAN, Simon HORVAT 33 Navidezna prebavljivost surovih beljakovin in surovih maščob pri linijah miši selekcioniranih na višji oziroma nižji odstotek telesnih maščob Apparent digestibility of crude protein and crude fat in mouse lines selected for high and low body fat content EKOLOGIJA / ECOLOGY Ilja Gasan OSOJNIK ČRNIVEC, Romana MARINŠEK-LOGAR 39 Identification of environmental impact hot spots in traditional food production lines Kritične točke potencialnega obremenjevanja okolja v proizvodnji tradicionalnih živil AASvsebina_2009_94_1.indd 3 5.11.2009 23:45:13 BIOTEHNOLOGIJA / BIOTECHNOLOGY Mija SEŽUN, Ilja Gasan OSOJNIK ČRNIVEC, Romana MARINŠEK-LOGAR 47 Vpliv velikosti delcev organskih komunalnih odpadkov na proizvodnjo bioplina The influence of municipal organic waste particle size on biogas production DOKUMENTALISTIKA / INFORMATION SCIENCE Tomaž BARTOL 55 Pregled sistemov predmetnih oznak za področje znanosti o živalih v izbranih biotehniških podatkovnih zbirkah Overview of systems of subject headings in the field of animal sciences, production and protection in selected agricultural databases Tomaž BARTOL 71 Subject index by Agrovoc descriptors Predmetno kazalo po deskriptorjih Agrovoc Nataša SIARD 73 Subject index by Agris category codes Vsebinsko kazalo po predmetnih kategorijah Agris 75 Abecedno kazalo avtorjev Author’s index 77 Navodila avtorjem 79 Notes for authors AASvsebina_2009_94_1.indd 4 5.11.2009 23:45:13 Acta argiculturae Slovenica, 94/1, 5–12, Ljubljana 2009 COBISS: 1.01 Agris category code: L10, Q04 PRIREJA IN FIZIKALNE LASTNOSTI JAJC SLOVENSKIH TRADICIONALNIH PASEM KOKOŠI LAHKEGA TIPA 1 Alenka STRELEC 2, Dušan TERČIČ 3, Špela MALOVRH 4, Antonija HOLCMAN 5 Delo je prispelo 16. septembra 2008, sprejeto 15. septembra 2009. Received September 16, 2008; accepted September 15, 2009. 1 Prispevek je del diplomskega dela Alenke Strelec z naslovom »Prireja in kakovost jajc slovenskih tradicionalnih pasem kokoši lahkega tipa«, mentorica prof. dr. Antonija Holcman, somentor dr. Dušan Terčič. This article is part of a graduation thesis »Production and egg quality of Slovenian traditional breeds of light type laying hens«, issued by Alenka Strelec, supervisor Assoc. Prof. Antonija Holcman, Ph.D., co-supervisor Dušan Terčič, Ph. D. 2 Gozdna ulica 24, SI-2327 Rače, Slovenija 3 Univ. v Ljubljani, Biotehniška Fak., Odd. za zootehniko, Groblje 3, SI-1230 Domžale, Slovenija, dr., mag. 4 Isti naslov kot 3, znan.sod., dr. 5 Isti naslov kot 3, izr. prof., dr., mag., e-pošta: antonija.holcman@bfro.uni-lj.si Prireja in fizikalne lastnosti jajc slovenskih tradicionalnih pasem kokoši lahkega tipa Pri treh slovenskih tradicionalnih pasmah kokoši lahkega tipa (slovenski rjavi kokoši, slovenski srebrni kokoši in slov- enski grahasti kokoši) smo proučevali celoletno nesnost in kakovost jajc. V 18. tednu starosti smo v individualne kletke trinadstropne baterije vselili po 162 jarkic vsake pasme. V obdobju od 20. do 72. tedna starosti smo spremljali nesnost, porabo krme, telesno maso ter vitalnost kokoši. Vsake 4 tedne smo merili fizikalne lastnosti jajc. V nesnem obdobju je bila slovenska rjava kokoš najlažja in je znesla največ jajc, 301 jajce letno oz. 5,63 jajc tedensko. Najmanj krme je dnevno porabila slovenska rjava kokoš (119,9 g), ki je tudi najboljše izkoriščala krmo, in sicer le 2,4 kg krme/kg jajčne mase in 145,0 g krme/ jajce. Najtežja jajca so nesle slovenske srebrne kokoši (64,33 g), največ jajčne mase na leto so proizvedle slovenske rjave kokoši (18,40 kg). Jajca slovenske srebrne kokoši so imela najdebelejšo lupino (0,37 mm). Višina gostega beljaka in število haughovih enot sta bila pri slovenskih srebrnih kokoših večja kot pri ostal- ih dveh pasmah. Največ krvnih in mesnih peg smo našli v jajcih slovenskih rjavih kokoši (41 %), ki so bile tudi najvitalnejše, v nesnem obdobju jih je poginilo le 3,1 %. Ključne besede: kokoši / nesnice / lahki tip / tradicion- alne pasme / nesnost / jajca / fizikalne lastnosti / Slovenija Production and physical characteristics of eggs in Slovenian traditional breeds of light type laying hens Production traits and egg quality among Slovenian Brown hen, Slovenian Silver hen and Slovenian Barred hen were com- pared. At 18 weeks of age we encaged 162 hens of each breed in individual cages of 3 deck-batteries. Egg production, feed consumption, body weight and vitality of hens between 20 and 72 weeks of age were recorded. Every 4 weeks physical charac- teristics of the eggs were measured. During laying period Slove- nian Brown hens were the lightest, and had the most eggs (301 eggs per year, 5.63 eggs per week). The Slovenian Brown hen had the lowest daily feed consumption (114.0 g) and the best feed conversion efficiency (2.4 kg of feed/1 kg of egg weight and 137.9 g of feed/egg). The heaviest eggs were laid by Slovenian Silver hen (64.33 g). The most egg mass per year was produced by Slovenian Brown hen (18.40 kg). Slovenian Silver hen laid eggs with the thickest egg shell (0.37 mm). The highest albu- men height and the number of Haugh units were observed in Slovenian Silver hens compared to the other breeds. The most frequent blood and meat spots were recorded in eggs of Slo- venian Brown hen (41%), which also showed. the best vitality – only 3.1% hens died during their laying period. Key words: laying hens / light type / traditional breeds / production / eggs / physical traits / Slovenia AASvsebina_2009_94_1.indd 5 5.11.2009 23:45:14 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 20096 A. STRELEC in sod. 1 UVOD Biotsko raznovrstnost v živinoreji ohranjamo z rejo lokalno prilagojenih pasem domačih živali. V Sloveniji so lokalne pasme kokoši avtohtona štajerska kokoš in tri tradicionalne pasme kokoši lahkega tipa ter tri tradicion- alne pasme težkega tipa. Z dopolnjeno definicijo tradi- cionalne pasme je prišlo tudi do preimenovanja večine tradicionalnih pasem kokoši. Definicija (Šalehar, 2006) pravi, da je tradicionalna pasma kokoši tista pasma, ki po izvoru ni iz Republike Slovenije oziroma za katero to ni dokazano. Pasma kokoši je v Republiki Sloveniji v neprekinjeni reji več kot trideset let. Za pasmo obstaja slovenska rejska dokumentacija, iz katere je razvidno, da se za pasmo vodi poreklo že naj- manj pet generacij. Za pasmo se izvajajo rejska in sele- kcijska opravila. Njeno poimenovanje vključuje besedo »slovenska (-i, -o)« ali drugo slovensko krajevno ime. V Sloveniji imamo naslednje tri tradicionalne pas- me kokoši lahkega tipa: slovenska grahasta kokoš, slov- enska srebrna kokoš in slovenska rjava kokoš (Holcman in sod., 2008). Te pasme so vključene v izvajanje skup- nega temeljnega rejskega programa. V okviru tega pro- grama se spremljajo lastnosti, ki so vključene v selekcijski indeks: starost ob spolni dozorelosti, telesna masa pri 20. tednu starosti, število znesenih jajc do 35. tedna starosti, masa jajc in barva lupine. Slovenske tradicionalne pasme kokoši redimo le na selekcijskem centru in niso zanimive za široko rejo. Vse tri pasme pa vključujemo v križanja za pridobivanje slov- enskih komercialnih kokoši nesnic, ki se prodajajo pod znamko prelux. V prispevku so prikazani rezultati primerjalnega ce- loletnega preizkusa nesnosti, porabe krme in fizikalnih lastnosti jajc vseh treh slovenskih tradicionalnih pasem kokoši lahkega tipa. 2 MATERIAL IN METODE 2.1 UHLEVITEV JARKIC IN SPREMLJANJE NES- NOSTI KOKOŠI V poskus smo vključili po 162 jarkic slovenske rjave, slovenske srebrne in slovenske grahaste kokoši. Vzrejene so bile po standardni tehnologiji talne reje na nastilu na perutninskem obratu Oddelka za zootehniko Biotehniške fakultete. Pri starosti 18 tednov smo jih preselili v individualne kletke trinadstropne baterije na isti farmi. Jarkice oziroma kokoši vseh treh pasem so bile izpostavljene enakim dejavnikom okolja. Vse kokoši so imele na voljo neomejeno količino vode in krme. Krm- ljene so bile s popolno krmno mešanico za kokoši nes- nice NSK, ki jo pripravlja Jata Emona. Živali smo tehtali trikrat, in sicer v starosti 18, 52 in 72 tednov. Nesnost smo spremljali od 20. do 72. tedna starosti. Vsak dan smo zapisali skupno število znesenih jajc po pasmi. Na kletki smo označili dnevno nesnost po kokoši, zapisali pa smo tedensko število znesenih jajc po kokoši. Na vsake štiri tedne smo beležili tudi porabo krme po pasmi. 2.2 MERJENJE FIZIKALNIH LASTNOSTI JAJC V obdobju od 20. do 72. tedna starosti smo na vsake štiri tedne po pasmi vzeli vzorec 30 jajc in tako skupaj po pasmi izmerili 390 jajc. Na tem vzorcu smo merili fizikalne lastnosti jajc: širino in višino jajca, maso jajca, barvo lupine, višino gostega beljaka, barvo rumenjaka ter zapisali prisotnost krvnih in mesnih peg. Na posušenih lupinah smo izmerili še njihovo debelino in maso. Širino in višino jajca smo merili s kljunastim meri- lom, iz teh podatkov pa smo izračunali indeks oblike jajca. Debelino lupine na treh vzorcih vsakega jajca smo izmerili z mehanskim mikrometrom. Vse ostale lastnosti smo merili na kompletu elektronskih aparatur, ki so jo razvili na yorški univerzi v Veliki Britaniji (dobavitelj je Technical Services and Supplies of York). Sestavljajo ga reflektometer, tripodni mikrometer, kolorimeter in mikroprocesor s tiskalnikom. 2.3 STATISTIČNA OBDELAVA PODATKOV Podatke smo statistično obdelali s programskim pa- ketom SAS/STAT (SAS Inst. Inc., 2002). Pri obdelavi last- nosti z normalno porazdelitvijo smo uporabili metodo najmanjših kvadratov v proceduri GLM. O ustreznosti modela smo se odločali na podlagi vrednosti koeficien- ta determinacije, števila stopinj prostosti in značilnosti vplivov. V uporabljenih modelih je opazovana lastnost označena z yij, srednja vrednost z m, vpliv pasme s Pi, vpliv dneva merjenja z Tj, interakcija med pasmo in kon- trolnim dnem z PTij, starost kokoši z xij ter nepojasnjeni ostanek z eij. Pri opisu spremljanja lastnosti s starostjo kokoši smo pri nesnosti uporabili polinom pete stopnje (model 1), saj se je le-ta najbolje prilegal krivulji nesnosti. Za opis spreminjanja telesne mase kokoši s starostjo je zadostoval kvadratni polinom (model 2), medtem ko smo pri višini gostega beljaka in indeksu oblike uporabili linearno re- gresijo ugnezdeno znotraj pasme (model 3). Za maso jaj- ca (model 4) smo uporabili Wilminkovo laktacijsko kriv- uljo (Wilmink, 1987), le da smo modificirali zadnji člen in smo namesto koeficienta –0,05, uporabili vrednost –0,17, s čimer smo to laktacijsko krivuljo prilagodili kriv- AASvsebina_2009_94_1.indd 6 5.11.2009 23:45:15 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 7 PRIREJA IN FIZIKALNE LASTNOSTI JAJC SLOVENSKIH TRADICIONALNIH PASEM KOKOŠI LAHKEGA TIPA ulji za maso jajc. Pri barvi rumenjaka, debelini in masi lupine (model 5) ter pri masi lupine na enoto površine (model 7) ni bilo opaznega trenda spreminjanja lastnosti s starostjo kokoši, zato smo omenjeni vpliv nadomestili z vplivom dneva merjenja. Pri statistični obdelavi podatkov za krvne in mesne pege smo predpostavili, da je porazdelitev za lastnost bi- nomska, zato smo uporabili posplošeni linearni model v proceduri GENMOD. Pri obdelavi podatkov je 0 pome- nila, da je bilo jajce brez, 1 pa, da je jajce s krvno ali mes- no pego. Pri tem smo uporabili model 7, ki poleg vliva pasme vključuje še linearno regresijo na starost kokoši. Model 1 smo uporabili pri nesnosti: ( ) ij r r ijriij exxbPy +−++= ∑ = 5 1 m (1) b1, b2, b3, b4, b5 – regresijski koeficienti polinoma pete stopnje za starost Model 2 smo uporabili pri lastnosti telesna masa kokoši: ( ) ( ) ijijijiij exxbxxbPy +−+−++= 221m (2) b1, b2 – linearni in kvadratni regresijski koeficient za starost Model 3 smo uporabili pri lastnostih višina gostega beljaka in indeks oblike: ( ) ijijiiij exxbPy +−++= m (3) bi – linearni regresijski koeficient za starost ugnezden znotraj pasme Model 4 smo uporabili pri lastnosti masa jajca: ij x ijiij eebxbPy ij ++++= ×− 17,0 21m (4) b1, b2 – regresijska koeficienta za starost Preglednica 1: Proizvodne lastnosti slovenskih tradicionalnih pasem kokoši lahkega tipa Table 1: Production traits of Slovenian traditional breeds of light type laying hens Lastnost / Trait Pasma / Breed R S G Starost ob spolni dozorelosti (tedni) Age at sexual maturity (weeks) 19 20 19 Starost pri 50 % nesnosti (tedni) Age at peak of lay (weeks) 25 26 26 Starost pri 50 % nesnosti (dnevi) Age at peak of lay (days) 172 180 178 Nesnost / Egg production Vrh nesnosti (%) Peak of laying (%) 95,4 92,7 87,3 Vrh nesnosti pri starosti (teden) Age at peak of laying (weeks) 37 31 32 Število jajc na dejansko število kokoši Number of eggs, hen-day egg production 311 278 256 Število jajc na vseljeno število kokoši Number of eggs, hen-housed egg production 301 266 244 Povprečna nesnost na dejansko število kokoši (%) Average rate of laying, hen-day (%) 82,18 73,63 67,76 Povprečna nesnost na vseljeno število kokoši (%) Average rate of laying, hen-housed (%) 79,64 70,45 64,41 Nesnost v zadnjem mesecu (%) Rate of laying in last month (%) 80 67 56 Povprečna masa jajc (g) Average egg weight (g) 61,14 64,33 59,32 Proizvedena jajčna masa na vseljeno kokoš (kg/leto) Total egg mass, hen-housed (kg/year) 18,40 17,11 14,47 R – slovenska rjava kokoš / Slovenian Brown hen; S – slovenska srebrna kokoš / Slovenian Silver hen; G – slovenska grahasta kokoš / Slovenian Barred hen AASvsebina_2009_94_1.indd 7 5.11.2009 23:45:16 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 20098 A. STRELEC in sod. Model 5 smo uporabili pri lastnosti barva rumen- jaka, debelina lupine in masa lupine: ijjiij eTPy +++= m (5) Model 6 smo uporabili pri lastnosti barva lupine, haughove enote ter krvne in mesne pege: ( ) ijijiij exxbPy +−++= m (6) b – linearni regresijski koeficient za starost Model 7 smo uporabili pri lastnosti masa lupine na enoto površine: ijijjiij ePTTPy ++++= m (7) 3 REZULTATI IN RAZPRAVA 3.1 PROIZVODNE LASTNOSTI V starosti ob spolni zrelosti med jarkicami treh tradicionalnih pasem ni bilo bistvenih razlik (pregl. 1). Slovenska rjava in slovenska grahasta kokoš sta znesli prva jajca v 19. tednu starosti in slovenska srebrna kokoš nekaj dni kasneje (v 20. tednu starosti). Slovenska rjava kokoš je dosegla 50 % nesnost (25. teden) teden dni pred ostalima pasmama (26. teden). Najboljši rezultati v parametrih celoletne nesnosti so bili doseženi pri slovenski rjavi kokoši (pregl. 1, sl. 1). Med tremi testiranimi tradicionalnimi pasmami kokoši lahkega tipa je ta kokoš dosegla najvišji vrh nesnosti (95,4 %), največje število znesenih jajc (311 jajc, računano na dejansko število kokoši in 301 jajce, računano na vseljeno število kokoši), največjo celoletno povprečno nesnost (82,2  %, računano na dejansko število kokoši in 79,6 %, računano na vseljeno število kokoši). Čeprav je slovenska rjava kokoš v povprečju nesla najlažja jajca (61,14 g) v primerjavi s slovensko srebrno kokošjo (64,33 g), je bila zaradi toliko večjega števila znesenih jajc skup- na proizvedena jajčna masa največja (18,4 kg). V vseh navedenih parametrih nesnosti so bili najslabši rezultati pri slovenski grahasti kokoši. Oblika krivulj nesnosti (sl. 1) se med pasmami ni Slika 1: Krivulje nesnosti po pasmah. Figure 1: Laying curves by breed. Preglednica 2: Ocenjene srednje vrednosti (povprečno število znesenih jajc na teden na kokoš), razlike s standardnimi napak- ami (nad diagonalo) med pasmami in statistične značilnosti (pod diagonalo) za nesnost Table 2: Least square means (average number of egg produc- tion per week and hen), differences with standard errors (above diagonal) between breeds and statistical significances (below diagonal) for laying Pasma Breed LSM ± SE R S G R 5,63 ± 0,02 0,70 ± 0,03 1,13 ± 0,03 S 4,93 ± 0,02 <0,0001 0,42 ± 0,03 G 4,51 ± 0,02 <0,0001 <0,0001 R – slovenska rjava kokoš / Slovenian Brown Hen, S – slovenska srebrna kokoš / Slovenian Silver Hen, G – slovenska grahasta kokoš / Slovenian Barred Hen, LSM – ocenjena srednja vrednost lastnosti / least square mean, SE – standardna napaka ocene / standard error of the mean AASvsebina_2009_94_1.indd 8 5.11.2009 23:45:20 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 9 PRIREJA IN FIZIKALNE LASTNOSTI JAJC SLOVENSKIH TRADICIONALNIH PASEM KOKOŠI LAHKEGA TIPA razlikovala, pač pa so se krivulje razlikovale v nivoju. S statističnim modelom (1) smo pri nesnosti uspeli po- jasniti 47  % variabilnosti. Pri tem smo kot proučevano lastnost obravnavali število znesenih jajc na kokoš v enem tednu. Med vsemi tremi pasmami so bile potrjene značilne razlike v nivoju nesnosti (pregl. 2). Slovenska rjava kokoš je na teden znesla povprečno 1,13 jajca več kot slovenska grahasta kokoš in 0,70 jajca več kot sloven- ska srebrna kokoš. Za opis spreminjanja telesne mase kokoši s starostjo smo uporabili model 2 in z njim pojasnili 81  % varia- bilnosti. Razlike v telesnih masah kokoši treh različnih pasem (pregl. 3) so bile pri vseh treh starosti (18, 52 in 72 tednov) statistično značilne (p < 0,0001). Zgoraj opisani proizvodni rezultati (pregl. 1) so pričakovani glede na telesno maso kokoši (pregl. 3 in 4), saj je med tremi tradi- cionalnimi pasmami na koncu nesnosti najtežja sloven- ska grahasta kokoš (2,8 kg) in najlažja slovenska rjava kokoš (2,0 kg). Glede na telesno maso in nesnost posameznih pasem so logični tudi rezultati o izkoriščanju krme (pregl. 4). Najtežja slovenska grahasta kokoš, ki je znesla najmanj jajc in ki so bila tudi najlažja, je porabila za pr- irejo enega jajca oz. za 1 kg jajčne mase največ krme: 179 g krme za eno jajce in 3,0 kg krme za 1 kg jajčne mase. Seveda se je tudi pri teh parametrih odlikovala slovenska rjava kokoš. Za prirejo enega jajca je porabila 145 g krme in za prirejo 1 kg jajčne mase 2,4 kg krme (pregl. 4). Dobra vitalnost je značilnost vseh treh tradicion- Preglednica 3: Ocenjene srednje vrednosti za telesno maso (g) slovenskih tradicionalnih pasem kokoši pri starosti 18, 52 in 72 tednov Table 3: Least square means for body weight (g) of Slovenian traditional breeds of hens at 18, 52 and 72 weeks of age Teden / Week Pasma / Breed R S G LSM ± SE LSM ± SE LSM ± SE 18 1165a ± 14 1395b ± 14 1736c ± 14 52 2042a ± 14 2272b ± 14 2613c ± 14 72 2119a ± 14 2349b ± 14 2690c ± 14 LSM – ocenjena srednja vrednost lastnosti / least square mean, SE – standardna napaka ocene / standard error of the mean, R – slovenska rjava kokoš / Slovenian Brown hen, S – slovenska srebrna kokoš / Slo- venian Silver hen, G – slovenska grahasta kokoš / Slovenian Barred hen, abc vrednosti v vrstici se statistično značilno razlikujejo (p < 0,0001)/ means in a row differ significantly (P<0.0001) Preglednica 4. Poraba krme, telesna masa in vitalnost slovenskih tradicionalnih pasem kokoši lahkega tipa Table 4. Feed consumption, body weight and vitality of Slovenian traditional breeds of light type laying hens Lasnost / Trait Pasma / Breed R S G Telesna masa / Body weight Povprečna telesna masa v 18. tednu starosti (kg) Average body weight in 18th week of age (kg) 1,23 1,38 1,61 Povprečna telesna masa v 72. tednu starosti (kg) Average body weight in 72nd week of age (kg) 2,03 2,35 2,77 Poraba krme / Feed consumption Poraba krme (g/dan)* Feed consumption (g/day) 118,4 121,5 116,7 Skupna poraba krme (kg)* Total feed consumption (kg) 43,11 44,22 42,47 Poraba krme (g/dan)** Feed (g/day) 119,9 124,5 120,0 Skupna poraba krme (kg)** Total feed consumption (kg) 43,64 45,30 43,67 Izkoriščanje krme (kg krme/kg jajčne mase)** Feed conversion (kg feed/kg egg mass) 2,4 2,7 3,0 Izkoriščanje krme (g krme/jajce)** Feed conversion (g feed/egg) 145,0 170,3 179,0 Vitalnost (%), Vitality (%) 96,9 95,7 95,1 R – slovenska rjava kokoš / Slovenian Brown hen, S – slovenska srebrna kokoš / Slovenian Silver hen, G – slovenska grahasta kokoš / Slovenian Barred hen, * – na vseljeno število kokoši / per hen-housed, ** – na dejansko število kokoši / per hen-day AASvsebina_2009_94_1.indd 9 5.11.2009 23:45:21 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200910 A. STRELEC in sod. Za višino gostega in indeks oblike beljaka smo upo- rabili statistični model 3, kjer smo vpliv starosti kokoši ugnezdili znotraj pasme. Heterogeni nakloni so se izka- zali za značilne, kar pomeni, da sta se ti dve lastnosti s starostjo po pasmah različno spreminjali (pregl. 6). Pri vseh treh pasmah se je s starostjo višina gostega beljaka manjšala in s tem kakovost beljaka slabšala. Pri starosti 24. in 72. tednov je pri višini gostega beljaka značilno navz- dol odstopala slovenska grahasta kokoš. Pri 48. tednih so se vse tri pasme med seboj značilno razlikovale: najslabša je bila spet slovenska grahasta kokoš (6,70 mm), medtem ko je bila slovenska srebrna kokoš najboljša (7,83 mm). Pri indeksu oblike smo z modelom 3 uspeli pojas- niti le 10,8 % variabilnosti, kar kaže na to, da na to last- nost vplivajo drugi dejavniki, npr. aditivni genetski vpliv. Kokoši so na začetku nesnosti nesle bolj okrogla jajca kot na koncu (pregl. 6). Pri 24. tednih starosti kokoši pri obliki značilno odstopajo jajca slovenske rjave kokoši, so nekoliko bolj okrogla kot pri drugih dveh pasmah, pri 72. tednu pa so slovenske grahaste kokoši nesle značilno bolj podolgovata jajca v primerjavi s preostalima pasmama. Pri merjenju fizikalnih lastnosti jajc smo bili pozorni tudi na prisotnost krvnih in mesnih peg in zapisali smo pege vseh velikosti. Ker smo upoštevali tudi najmanjše sledi krvi, so bili deleži jajc s pegami zelo veliki. Pri slov- enski rjavi kokoši je kar 41 % vseh analiziranih jajc vse- bovalo krvne in mesne pege, pri slovenski srebrni kokoši 36 % in pri slovenski grahasti kokoši 34 %. Čeprav pasma kokoši predstavlja pomemben dejavnik, ki vpliva na ob- seg peg, pa med slovenskimi tradicionalnimi pasmami nismo ugotovili statistično značilnih razlik. alnih pasem (pregl. 4). Vitalnost jate se kaže v deležu preživelih kokoši v nesnem obdobju. V enem letu je v jati poginilo le 3,1  % slovenskih rjavih kokoši, 4,3  % slovenskih srebrnih kokoši in 4,9 % slovenskih grahastih kokoši. V literaturi zasledimo za različne genotipe precej večje vrednosti. 3.1 FIZIKALNE LASTNOSTI JAJC V večini fizikalnih lastnosti jajc obstajajo statistično značilne razlike med obravnavanimi tremi tradicionalni- mi pasmami kokoši (pregl. 5 in pregl. 6). V barvi rumen- jaka je bila značilna razlika le med jajci slovenske rjave in slovenske grahaste kokoši (p < 0,05), vendar ta razlika nima nobene praktične vrednosti (pregl. 5). Kokoši vseh treh pasem so nesle jajca z barvo rumenjaka s povprečno 13 enot po Rochevi barvni skali. Na barvo rumenjaka najmočneje vpliva prisotnost karotenov v krmi. Kokoši vseh treh pasem so bile krmljene z isto krmno mešanico, zato večjih razlik med pasmami tudi nismo pričakovali. Jajca slovenskih rjavih kokoši so bila najlažja, im- ela so največji indeks oblike, lupina je bila najtemnejša in najtanjša (pregl. 5). Jajca slovenske srebrne kokoši so bila najtežja (64,33 g), imela so najdebelejšo lupino (0,38 mm) in največjo maso lupine na enoto površine (78,99 mg/cm2), kakovost beljaka (pregl. 6) pa je bila podobna kot pri slovenski rjavi kokoši. Jajca grahastih kokoši so bila najlažja (59,32 g), imela so najslabšo kakovost bel- jaka (H.E. 80,87) in najsvetlejšo lupino (47,17 %). Tudi vrednosti za maso lupine (4,92 g) in maso lupine na enoto površine (69,45 mg/cm2) sta bili najmanjši. Preglednica 5. Ocenjene srednje vrednosti za nekatere fizikalne lastnosti jajc slovenskih tradicionalnih pasem kokoši Table 5. Least square means for some physical traits of eggs of Slovenian traditional breeds of hens Lastnost / Trait Pasma / Breed R S G Masa jajca (g) Egg weight (g) 61,14 a ± 0,27 64,33b ± 0,27 59,32c ± 0,27 Barva lupine (%) Shell colour (%) 34,46 a ± 0,33 37,41b ± 0,33 47,17 c ± 0,33 Barva rumenjaka (Roche) Yolk colour (Roche) 12,95 a ± 0,04 13,07ab ± 0,04 13,08b ± 0,04 Debelina lupine (mm) Shell thickness (mm) 0,36 a ± 0,0016 0,38b ± 0,0016 0,33c ± 0,0016 Masa lupine (g) Shell weight (g) 5,59 a ± 0,03 5,93b ± 0,03 4,92 c ± 0,03 Masa lupine/enoto površine (mg/cm2) Shell weight/unit of surface (mg/cm2) 77,14 a ± 0,35 78,99b ± 0,35 69,45c ± 0,35 R – slovenska rjava kokoš / Slovenian Brown hen, S – slovenska srebrna kokoš / Slovenian Silver hen, G – slovenska grahasta kokoš / Slovenian Barred hen; abc – vrednosti v vrsticah se statistično značilno razlikujejo (p < 0,05)/means in a row differ significantly (P<0.05) AASvsebina_2009_94_1.indd 10 5.11.2009 23:45:22 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 11 PRIREJA IN FIZIKALNE LASTNOSTI JAJC SLOVENSKIH TRADICIONALNIH PASEM KOKOŠI LAHKEGA TIPA 4 SKLEPI S celoletnim preizkusom proizvodnih lastnosti in la- stnosti kakovosti jajc treh slovenskih tradicionalnih pasem kokoši lahkega tipa smo pridobili podatke, ki kažejo rezul- tate več desetletnega selekcijskega dela na tem področju v Sloveniji. Med pasmami ni bistvenih razlik v spolni dozo- relosti in vitalnosti. Statistično značilne razlike obstajajo v telesni masi kokoši, nesnosti in večini fizikalnih lastnosti jajc. Pomembne razlike obstajajo v izkoriščanju krme. Slo- venska rjava kokoš odstopa od drugih dveh tradicionalnih pasem predvsem po boljši nesnosti, boljšem izkoriščanju krme in temnejši jajčni lupini. Slovenska grahasta kokoš odstopa predvsem po večji telesni masi. Pri slovenski sre- brni kokoši so vrednosti za proizvodne lastnosti med vre- dnostmi drugih dveh tradicionalnih pasem, odlikujejo pa se predvsem po večji masi jajc in boljši kakovosti beljaka. Vrednosti za posamezne lastnosti so dobro razporejene po vseh treh tradicionalnih pasmah, da jih lahko uspešno kombiniramo pri pridobivanju križank prelux. Slovenske tradicionalne pasme so lahko zanimive za prirejo lokalnih perutninskih proizvodov. Vsekakor pa te pasme predsta- vljajo tudi zanimiv material na različnih raziskovalnih področjih in bodo vključene v proučevanja molekularno genetskih, imunogenetskih in etoloških značilnosti. 5 SUMMARY The present investigation was undertaken to compare the performances of three Slovenian traditional breeds of chicken in an intensive battery system of management. At the age of 18 wk a total of one hundred sixty-two pul- lets of each breed (Slovenian Brown hen – R, Slovenian Silver hen – S, Slovenian Barred hen – G) were randomly distributed in cages providing one pullet per cage. Laying hens were maintained in a windowless house and received artificial light to provide 14 h light and 10 h dark daily. Ex- perimental diet was formulated to contain 16.2% CP and 11.37 MJ ME/kg, and was fed ad libitum. The laying hens were observed for twelve months (from 20 to 72 wk of age). The birds were weighed at the start (20 wk of age), in the middle (52 wk of age) and at the end (72 wk of age) of the trial. Feed intake was recorded monthly, egg production was determined daily. Egg production was – on a breed basis – calculated as hen-day and hen-housed egg produc- tion. Egg weight and egg quality parameters (egg width, egg height, eggshell colour, weight and thickness, albumen height, Haugh units, yolk colour, blood and meat spots) were determined monthly on 30 randomly selected eggs from each breed. The mortality was recorded daily. The age of sexual maturity was found lowest in R and G, whereas S was one week older at start of lay. The G average body weight at 18 wk (1736 ± 14 g) was heavier (P ≤ 0.0001) than either S (1395 ± 14 g) or R (1165 ± 14 g). The mean body weight at 72 wk was also the highest (P ≤ 0.0001) in G (2690 ± 14 g) compared to a mean body weight in S (2349 ± 14 g) or in R (2119 ± 14 g). The yearly hen-day egg production means were 311, 278 and 256 for R, S and G, respectively, while the corresponding hen-housed egg production means were 301, 266 and 244. The scores for egg weight, shell thickness and shell weight were higher (P ≤ 0.05) in S than in other two breeds. No significant dif- ferences in yolk colour, Haugh units and albumen height Preglednica 6: Ocenjene srednje vrednosti za haughove enote, višino gostega beljaka in indeks oblike jajc slovenskih tradicionalnih pasem kokoši Table 6: Least square means for Haugh units , height of the dense albumen and index of shape for eggs of Slovenian traditional breeds of hens Lastnost / Trait Pasma / Breed R S G Haughove enote / Haugh units 85,65a ± 0,42 86,09a ± 0,42 80,87b ± 0,42 Višina gostega beljaka (mm) / Height of the dense albumen Starost (tednov) Age (weeks) 24 8,88a ± 0,13 9,09a ± 0,13 7,62b ± 0,13 48 7,58a ± 0,07 7,83b ± 0,07 6,70c ± 0,07 72 6,28a ± 0,13 6,56a ± 0,13 5,79b ± 0,13 Indeks oblike / Index of shape Starost (tednov) Age (weeks) 24 78,38a ± 0,31 77,22b ± 0,31 77,01b ± 0,31 48 76,85a ± 0,16 76,42a ± 0,16 75,22b ± 0,16 72 75,32a± 0,31 75,63a ± 0,31 73,46b ± 0,31 R – slovenska rjava kokoš / Slovenian Brown hen, S – slovenska srebrna kokoš / Slovenian Silver hen, G – slovenska grahasta kokoš / Slovenian Barred hen; abc – vrednosti v vrsticah se statistično značilno razlikujejo (p < 0,05)/means in a row differ significantly (P<0.05) AASvsebina_2009_94_1.indd 11 5.11.2009 23:45:23 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200912 A. STRELEC in sod. were seen between the R and S breeds. The mean feed conversion ratios (kg feed per 1 kg egg mass) for the three chicken breeds at the end of their laying period were 2.4, 2.7 and 3.0 for R, S and G, respectively. The results of the present study showed that R had the highest level of egg production, the lowest body weight throughout the first laying cycle, the lowest feed conversion ratio and the low- est mortality. Birds from the G breed were characterized by higher body weights, while heavy eggs were character- istic of S breed. 6 VIRI Holcman A., Terčič D., Vadnjal R. 2008. Register pasem z zoo- tehniško oceno. Vrsta: kokoši. Domžale, Bioteh. Fak. Univ. Ljublj., MKGP, 22 str., http://www.bfro.uni-lj.si/Kat_center/genska_banka/regi- ster/kokos.pdf (31. avg. 2008) SAS Inst. Inc. 2002. The SAS System for Windows, Release 9.1. Cary, NC, SAS Institute, USA Šalehar A. 2006. Presoja in dopolnitev definicij osnov- nih zootehniških pojmov: pasma, avtohtona pa- sma, tradicionalna pasma, lokalna pasma, tujero- dna pasma. Domžale, Bioteh. Fak. Univ. Ljub., 14 str. http://www.bfro.uni.lj.si/Kat_center/genska_banka/pub/ pasma/presoja_definicij.pdf (31. avg. 2008) Wilmink J.B.M. 1987. Adjustment for test-day milk, fat and pro- tein yields for age, season and stage of lactation. Livestock Pro- duction Science, 16: 335–348 AASvsebina_2009_94_1.indd 12 5.11.2009 23:45:23 Acta argiculturae Slovenica, 94/1, 13–16, Ljubljana 2009 COBISS: 1.01 Agris category code: L10, L53 REPRODUCTIVE AND GROWTH PERFORMANCES OF FOUR RABBIT GENOTYPES Ajda KERMAUNER 1, Jurij POHAR 2 Received July 29, 2008; accepted September 24, 2009. Delo je prispelo 29. julija 2008, sprejeto 24. septembra 2009. 1 Univ. of Ljubljana, Biotech. Fac., Dept. of Animal Science, Groblje 3, SI-1230 Domžale, Slovenija, M.Sc., e-mail: ajda.kermauner@bfro.uni-lj.si 2 Same address, Prof., Ph.D. Reproductive and growth performances of four rabbit geno- types The insemination rate, probability of culling of does af- ter the insemination, weight of does and weight of young, litter size, as well as litter weight were measured in groups of rabbits with different genotype. Four groups were formed: 30 multipa- rous does of SIKA maternal line (line A) were inseminated with males from the same line (AxA group), 23 multiparous does of SIKA sire line (line C) were inseminated with the males from the same line (CxC group), 30 multiparous does of line A were inseminated with the males from line C (AxC group) and 30 multiparous does of line A were inseminated with the males from Californian breed (AxCal group). The young were indi- vidually weighed once a week from birth to weaning (at the age of 35 days). Considering insemination rate, probability of cull- ing and litter size from birth to weaning there were no heterosis effect found. There were no differences between groups AxC and AxCal in the majority of studied traits as well, except for the number of stillborn which was in group AxC significantly higher than in AxA and AxCal group. Live weight of young in group AxC was significantly higher than of group AxA at each weighting from birth to weaning, and higher than of group CxC at each weighting from birth to 21st day of age. Live weight of young in AxC group was significantly higher than live weight of young in AxCal at each weighting. Key words: rabbits / genotypes / reproduction / reproduc- tive performances / growth / selection Plodnostne in rastne lastnosti kuncev štirih različnih genotipov Primerjali smo uspešnost osemenitve, verjetnost izločitve samice po osemenitvi, telesno maso samic in mladičev ter ve- likost in maso gnezda v skupinah kuncev različnih genotipov. Formirali smo 4 skupine: 30 samic SIKA materne linije (linija A) smo osemenili s samci iste linije (skupina AxA), 23 samic SIKA očetovske linije (linija C) s samci iste linije (skupina CxC), 30 samic linije A s samci linije C (skupina AxC) in 30 samic linije A s samci kalifornijske pasme (skupina AxCal). Mladiče smo individualno tehtali tedensko od rojstva do odstavitve (na 35. dan starosti). Pri uspešnosti osemenitve, verjetnosti izločitve samic in velikosti gnezda od kotitve do odstavitve se heterozis ni pojavil, prav tako ni bilo razlik med AxC in AxCal skupino v večini proučevanih lastnosti. Izjema je bilo število mrtvoroje- nih mladičev v gnezdu, ki je bilo pri AxC skupini višje kot pri AxA in AxCal skupini. Kunci v skupini AxC so bili statistično značilno težji od skupine AxA pri vseh tehtanjih od rojstva do odstavitve, od skupine CxC pa pri tehtanjih od rojstva do 21. dne starosti. Mladiči v skupini AxC so bili težji tudi od skupine AxCal pri vseh tehtanjih. Ključne besede: kunci / genotipi / reprodukcija / lastnosti plodnosti / rast / selekcija 1 INTRODUCTION In rabbits the traits directly or indirectly associated with reproduction, like insemination rate, number of lit- ters per doe per year, number of liveborn and stillborn offspring and weight gain of young/litter from birth to weaning are highly influenced by the genotype (mainly mother’s), environmental circumstances like lighting du- ration, season and physiological conditions of the doe as well as nutrition (Lukefahr et al., 2000). The reproductive AASvsebina_2009_94_1.indd 13 5.11.2009 23:45:24 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200914 A. KERMAUNER and J. POHAR performance can be improved by crossing animals from adequate maternal and paternal lines. In Rabbit centre of Biotechnical Faculty the selection of Slovene selec- tion line for meat production (SIKA) was established: the selection of maternal SIKA line (A line) started in 1988 and the sire SIKA line (C line) in 1995. In order to esti- mate the heterosis effect of cross between maternal line A and paternal line C, the reproductive performances of pure lines A and C were compared with the reproductive performances of does from maternal line A inseminated with sires from line C. The performance of this cross was compared with the reproductive performance of does from maternal line A inseminated with male from Cali- fornians breed which is one of the most used sire breeds for terminal crossing. 2 MATERIAL AND METHODS Four groups were formed by inseminating 30 mu- litparous does from line A with males from same line (AxA group), 23 mulitparous does from line C with males from the same line (CxC group), 30 mulitparous does from line A with the males from C line (AxC group) and 30 mulitparous does from line A with the males from Californian breed (AxCal group). At the start of the experiment all females were weighted. The does were weighted also on 28th day of pregnancy, at delivery and then once a week until the young were weaned. Young rabbits were weaned at the age of 35 days. The young were also weighted at birth and then each week until weaning. All animals were weighed individually. Animals were fed on standard feed mixture (17% CP, 14% CF) ad libitum. During the experiment the following traits were regis- tered: the insemination rate, the probability of culling of does after the insemination, the weight of does, the weight of young, the litter size (number of liveborn and stillborn young) and the litter weight. Data were analysed by us- ing SAS GLM procedure (SAS, 2000). When analysing data we supposed that the following traits were distrib- uted normally: the weight of does, number of liveborn, the weight of young and the litter weight. The number of stillborn was supposed to be distributed according to Poisson’s distribution, and insemination rate and prob- ability of culling according to Bernoulli distribution. For testing the significance of differences between groups we used Scheffe’s multiply test of means for traits with nor- mal distribution, and Wald’s2 test for other traits. 3 RESULTS AND DISCUSSION Differences between groups in the insemination rate and in the probability of culling of does after insemi- nation were not significant (Table 1). Results presented in Table 1 indicate that insemi- nation rates in all groups were very high in compari- Group Skupina Insemination rate (%) Uspešnost osemenitve (%) Probability of culling (%) Verjetnost izločitve (%) AxA 87.66a 26.47a CxC 91.30a 39.13a AxC 86.66a 30.00a AxCal 93.33a 23.33a Table 1: The insemination rate and the probability of culling of does after the insemination Preglednica 1: Uspešnost osemenitve in verjetnost izločitve samice po osemenitvi a,b Values marked with different letter differ significantly (P<0.05) a,b Vrednosti, označene z različnimi črkami, se statistično značilno ra- zlikujejo (p < 0,05) Group Skupina At birth /Ob rojstvu From birth to weaning / Od rojstva do odstavtive Stillborn Mrtvorojeni Liveborn Živorojeni 7th day 7. dan 14th day 14. dan 21st day 21. dan 28th day 28. dan 35th day 35. dan AxA LSM ±SE 0.28 a 0.14 8.73 a 0.34 8.41 a 0.35 8.04 a 0.36 7.95 a 0.38 7.86 a 0.37 7.54 a 0.35 CxC LSM ±SE 0.71 ab 0.27 8.28 a 0.43 8.00 a 0.44 7.86 a 0.45 7.43 a 0.47 7.28 a 0.46 7.14 a 0.44 AxC LSM ±SE 0.90 b 0.25 7.38 a 0.35 7.19 a 0.36 7.00 a 0.37 6.47 a 0.39 6.46 a 0.38 6.45 a 0.36 AxCal LSM ±SE 0.26 a 0.13 8.69 a 0.33 8.35 a 0.34 8.26 a 0.35 8.04 a 0.37 7.96 a 0.36 7.87 a 0.35 Table 2: Litter size from birth to weaning Preglednica 2: Velikost gnezda od rojstva do odstavitve a,b Values marked with different letter differ significantly (P<0.05) a,b Vrednosti, označene z različnimi črkami, se statistično značilno razlikujejo (p < 0,05) AASvsebina_2009_94_1.indd 14 5.11.2009 23:45:25 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 15 REPRODUCTIVE AND GROWTH PERFORMANCES OF FOUR RABBIT GENOTYPES son with data reported by other authors (Eiben et al., 2001; Lopez and Alvarino, 1998; Rebollar et al., 2001). The group AxC had the lowest insemination rate of all groups. The reason for this could be that the does in this group were a bit lighter and were inseminated a couple of hours later than does from other groups. There are data in literature indicating that the insemination rate is lower in does with lower live weight at insemination (Szendro and Biro-Nemeth, 1991) and that the rate of insemina- tion is influenced by the time between semen collection and insemination (Lopez and Alvarino, 1998). Groups did not differ significantly on number of liveborn and weaned rabbits (Table 2). Differences were observed only in the number of stillborn: the group AxC had significantly more stillborn rabbits than group AxA, while the difference between AxC and CxC group re- garding this trait was not significant (Table 2). Depres et al. (1996) found that genotype affected the litter size at birth but not the number of liveborn or still- born rabbits: litters were larger in New Zealand White does inseminated with Californian bucks than in pure New Zealand White. Gomez et al. (1999) found larger number of liveborn and weaned rabbits in linecrossing between two Spanish lines selected for the litter size than in pure lines. Heterosis effect can occur when different breeds or lines are used for crossing: larger is the difference be- tween parent’s genotypes larger heterosis effect can be expected (Borojević, 1986). The occurrence of heterosis effect in our experiment was not consistent: there was no heterosis effect observed in the litter size, while the heter- osis effect appeared in the growth of young (Table 3). The young of group AxC were at birth significantly heavier than young of groups AxA and CxC. The results from Table 3 indicate that the Californian breed compared to line C is less appropriate as a sire line considering the group performance. 4 CONCLUSIONS Results obtained show no heterosis effect in litter size and a moderate heterosis effect in growth perform- ance. For better expressed linecrossing effect the time from the beginning of the separate selection of maternal and sire lines is probably too short. Namely, the selec- tion of sire SIKA line C started from one part of maternal SIKA line population as late as in the year 1995. Comparison between line C and Californian breed as sire line indicate that SIKA line C is more appropriate than the Californian breed. 5 SKLEPI Dobljeni rezultati kažejo, da do heterozisa ni prišlo pri velikosti gnezda, pri rasti mladičev v gnezdu pa se je pokazal zmeren učinek. Za bolj izrazit učinek križanja bi verjetno moralo preteči več časa, odkar selekcioniramo obe SIKA liniji ločeno. Selekcija moške SIKA linije C se je namreč začela iz dela populacije materne SIKA linije A šele leta 1995. Primerjava med moško linijo C in kalifornijsko pa- smo kot očetovsko linijo kaže, da je SIKA linija C primer- nejša od kalifornijcev. 5 ACKNOWLEDGEMENT The authors like to thank Mr. Božo Artnak for the possibility to work on his rabbit farm and Peter Lipovšek, Group Skupina Live weight of young (g) / Telesna masa mladiča (g) At birth Ob rojstvu 7th day 7. dan 14th day 14. dan 21st day 21. dan 28th day 28. dan 35th day 35. dan AxA LSM ±SE 65.14 a 0.82 143.07 a 2.37 253.42 a 4.09 366.04 a 6.09 532.94 a 9.13 836.61 a 13.21 CxC LSM ±SE 65.29 a 1.03 157.37 bc 3.03 252.20 a 5.19 349.21 a 7.87 632.33 c 11.86 1015.56 b 17.01 AxC LSM ±SE 69.69 b 0.91 168.33 c 2.61 300.33 c 4.49 424.18 c 6.79 665.89 c 10.19 1005.00 b 14.48 AxCal LSM ±SE 65.30 a 0.80 153.74 b 2.36 272.29 b 4.02 391.42 b 6.00 580.31 b 9.03 870.71 a 12.89 Table 3: Live weight of young from birth to weaning Preglednica 3: Telesna masa mladičev od rojstva do odstavitve a,b Values marked with different letter differ significantly (P<0.05) a,b Vrednosti, označene z različnimi črkami, se statistično značilno razlikujejo (p < 0,05) AASvsebina_2009_94_1.indd 15 5.11.2009 23:45:26 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200916 A. KERMAUNER and J. POHAR Igor Urankar and Tatjana Markulič, B.Sc., for weighting enormous number of animals. 6 REFERENCES Borojević S. Geni i populacija. Novi Sad, Forum: 346 p. Depres E., Theau-Clement M., Lorvelec O. Effect of the geno- type, day length, season and physiological stage on repro- ductive performance of doe rabbits reared in Guadeloupe (F.W.I.). World Rabbit Sci., 4, 4: 181–185. Eiben C., Kustos K., Sendro Z., Theau-Clement M., Godor- Surmann K. 2001. Effect of male presence before artificial insemination on receptivity and prolificacy in lactating rab- bit does. Word Rabbit Sci., 9, 3: 123–133 Gomez E.A., Rafel O., Ramon J. 1999. Comparaison des perfor- mances de reproduction de femelles de la souche Irta-Prat et Irta-Verde de leur filles metisses Verde-Prat dans des ele- vages de production. World Rabbit Sci., 7: 17–21 Lopez F.J., Alvarino J.M.R. 1998. Artificial insemination of rab- bits with diluted semen stored up to 96 hours. World Rabbit Sci., 6, 2: 251–253 Lukefahr S.D., Cheeke P.R., Patton M.P., McNitt J.I. 2000. Rab- bit production. Illinois, Interstate publishers: 493 p. Rebollar P.G., Alvarino J.M.R.,, Ubilla E. 2001. Grouping of rabbit reproduction management by means of artificial in- semination. World Rabbit Sci., 2, 3: 87–91 SAS/STAT User’s Guide. 2000. Version 8.,Vol. 2. Cary, SAS In- stitute Szendro Z., Biro-Nemeth E. 1991. Factors affecting results with artificial insemination of rabbits. J. Appl .Rabbit Res., 14: 72–76 AASvsebina_2009_94_1.indd 16 5.11.2009 23:45:26 Acta argiculturae Slovenica, 94/1, 17–26, Ljubljana 2009 COBISS: 1.01 Agris category code: L10, Q04 SENSORY TRAITS OF CAPON MEAT IN THREE CHICKEN GENOTYPES Špela MALOVRH 1, Katarina HRIBERŠEK 2, Dušan TERČIČ 3, Marko VOLK 4, Božidar ŽLENDER 5, Tomaž POLAK 6, Antonija HOLCMAN 7 Received November 4, 2008; accepted September 15, 2009. Delo je prispelo 4. novembra 2008, sprejeto 15. septembra 2009. 1 Univ. of Ljubljana, Biotechnical Fac., Dept. of Animal Science, Groblje 3, SI-1230 Domžale, Slovenia, Ph.D. 2 Same address as 1, graduate student 3 Same address as 1, Assist. Ph.D., M.Sc. 4 Univ. of Maribor, Fac. for Agriculture and Life Sciences, Vrbanska 30, SI-2000 Maribor, Slovenia, Assist. Prof., Ph.D., M.Sc. 5 Univ. of Ljubljana, Biotechnical Fac., Dept. of Food Science and Technology, Jamnikarjeva 101, SI-1000 Ljubljana, Slovenia, Prof., Ph.D., M.Sc. 6 Same address as 5, Assist. Ph.D. 7 Same address as 1, Assoc. Prof., Ph.D., M.Sc., e-mail: antonija.holcman@bfro.uni-lj.si Sensory traits of capon meat in three chicken genotypes Capons of three genotypes (Barred Prelux, Sulmtaler, Sty- rian hen) were fattened outdoors and slaughtered at two ages (163 and 198 days). Cockerels were caponised at age 47 days and at age 84  days were moved to grower houses with free access to pasture. Animals had ad libitum access to food and water. Ten carcasses of each genotype and age were sampled at slaughter for sensory analysis. The four trained panellist as- sessed three traits of raw carcasses on scale 1–5 and 19 traits on roasted carcasses on scale 1–7. Shear force was measured on cooled meat slices by apparatus Texture Analyser, TA.XT plus, Volodkevich contact cell. Statistical analysis was performed by MIXED procedure in SAS/STAT. Age at slaughter affected nine, genotype five and interaction between age and genotype three sensory traits. Shear force differed among genotypes and it got worse at older age. Any of three genotypes was not superior in most of sensory traits. Thus, decision which genotype to fatten and how long depends on preferences and importance of cer- tain sensory traits by consumers. Key words: poultry / capons / genotype / meat / sensory traits / Slovenia Senzorične lastnosti mesa kopunov treh genotipov Kopune treh genotipov (grahasti prelux, sulmtaler, šta- jerska kokoš) smo pitali v izpustih in zaklali pri dveh starostih (163 in 198 dni ). Petelinčke smo kastrirali pri starosti 47 dni in jih pri starosti 84 dni preselili v hlev z izpustom. Živali so imele krmo in vodo po volji. Po deset trupov vsakega geno- tipa in starosti smo ob zakolu vzorčili za senzorično analizo. Štirje usposobljeni ocenjevalci so na presnih trupih ocenili tri lastnosti (skala 1–5) in na pečenih trupih 19 lastnosti (skala 1–7). Reznost smo merili na ohlajenih rezinah mesa z aparatom Texture Analyser, TA.XT plus, kontaktni nastavek po Volodke- vich. Za statistično obdelavo podatkov smo uporabili procedu- ro MIXED v SAS/STAT. Starost ob zakolu je vplivala na devet, genotip na pet ter interakcija med starostjo in genotipom na tri senzorične lastnosti. Rezna trdnost se je med genotipi raz- likovala, povečala pa se je s starostjo. Noben od genotipov ni najboljši v večini senzoričnih lastnosti, zato je odločitev, kateri genotip kopunov bi bil najprimernejši, odvisna predvsem od želja in pomembnosti senoričnih lastnosti s strani porabnikov. Ključne besede: perutnina / kopuni / genotip / meso / senzorične lastnosti / Slovenija of subcutaneous fat and in abdominal cavity in capons compared to pullets and cockerels (Cason at al., 1988, Tor et al., 2002). Razingar (1932) wrote that roasted meat of capons is the best and the taste of capon meat surpasses all others. It was known that Napoleon requested roasted capons and especially of our autochthonous breed – Styr- ian hen. Nowadays the capon meat is valued in Mediter- 1 INTRODUCTION Meat of capons was already in the past appreciat- ed type of meat. The capon meat is known to be tender, juicy and tasty. These characteristics are result of higher content of intramuscular fat as well as greater deposition AASvsebina_2009_94_1.indd 17 5.11.2009 23:45:27 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200918 Š. MALOVRH et al. ranean countries, as speciality is acknowledged in France and Italy, as well as in United States (Cvrtila et al., 2007). Caponisation reduces the plasma testosteron level and stimulates fat accumulation in adipose tissue, in sub- cutaneous and intramuscular tissue (Cason at al., 1988, Tor et al., 005, Chen et al., 2005), as well as increases blood lipids and changes lipoprotein profile (Chen et al., 2005). Chen et al. (2007) showed that hepatic lipogenesis is up-regulated in caponizated birds. The activity of nico- tinamide adenine dinucleotide phosphate – malic dehid- rogenaze (MDH) is increased, as well as MDH mRNA content is increased in the liver. Consequently, total he- patic lipid and triacylglycerol contents are increased. The age of animal has an important effect on sen- sory traits of poultry meat (Remignon and Culioli, 1995, Večerek et al., 2005). Juiciness and tenderness of mus- cle fibres worsen with age, while the intensity of aroma increases (Remignon and Culioli, 1995). According to literature, recommended age at which caponisation of cockerels should be performed varies as well as optimal age of capons at slaughter (Cason et al., 1988). The opti- mal age of caponisation and slaughter age of capons are dependent on production type and breed. In the studies where sensory traits of meat of cock- erels and capons were compared, the results showed that capon meat is tenderer than the meat of cockerels (Mast et al., 1981). Garcia et al. (1995) depicted no differences in aroma of cooked meat of breast and thigh in capons. Slight differences were assessed in thigh meat, which had less tender muscle fibres and better juiciness as a conse- quence of higher fat content. Miguel et al. (2008) found the capons of Castellana Negra juicier and tenderer than cocks. However, meat of cocks had more flavour and larger amount of conjunctive tissue than capons. The rearing conditions affect sensory traits of ca- pon meat to a smaller extent. Garcia Martin et al. (1995) did not notice any difference in sensory traits of capon meat reared in indoor or outdoor system. However, cur- rent consumers in many places prefer meat from animals reared outdoors, although they do not recognise differ- ences in meat sensory traits (Fanatico et al., 2007). New animal products are researched and rearing systems which are friendly to animals and environment are studied nowadays. The autochthonous and tradition- al breeds are under preservation schemes as well. Thus, the meat quality of three genotypes of capons reared out- doors was investigated. In the experiment, capons of two autochthonous breeds (Styrian hen and Sulmtaler) and hybrid Barred Prelux (crossbreed between two Slovenian traditional breeds of laying hens) were included. The Sty- rian hen is autochthonous breed in Slovenia and Austria, while Sulmtaler is autochthonous breed in Austria. The goal of the paper is to present results of sensory analysis of meat of capons slaughtered at two ages. 2 MATERIAL AND METHODS 2.1 ANIMALS, REARING AND SLAUGHTERING CONDITIONS The experiment started with housing of one day old cockerels of three genotypes: 116 birds of Styrian Hen (a Slovenian autochthonous breed), 117 birds of Barred Prelux (a layer-type Slovenian hybrid), and 107 birds of Sulmtaler (an Austrian breed). After hatching, chickens were sexed and cockerels were individually marked by toe punching and weighed. They were housed in a light tight facility in three separate floor pens. Pens were lit- tered by wood shavings. Cockerels were reared upon standard technology for broilers. Cockerels were capon- ised at age of 47 days. At age of 84 days, they were moved to separate grower houses with free access to pasture, where all prescribed conditions for free-range rearing were met. At pasture, area of 4 m2 per bird was provided. Cockerels were fed ad libitum with commercial di- ets – complete feeding mixture for chickens (21.0% crude proteins, 13.28  MJ ME/kg) for the first 4  weeks. From 5 weeks until the end of experiment, they received com- plete feeding mixture for pullets (14.8% crude proteins, 11.21 MJ ME/kg). Water for drinking was freely available all the time. At two ages (163 days and 198 days), random sam- ple of 30 capons per genotype was weighed and slaugh- tered. Birds were fasted overnight before the slaughter. Carcass measurements were taken on cold carcasses. Ten carcasses of each genotype and age were frozen until as- sessment of sensory traits. 2.2 SAMPLE PREPARATION AND SENSORY AS- SESSMENT The panel consisted of four trained individuals. At the beginning, the panellists assessed raw chicken car- casses for conformation, surface colour and subcutane- ous fattiness on scale from 1 to 5 (Table 1). Higher score signifies better quality for conformation and colour, while optimal value for subcutaneous fattiness is in the middle of the scale (3 points). After that, the whole car- casses were roasted in the oven at the temperature 190ºC and relative humidity 30% without spices until the final internal temperature reached 85ºC. Internal temperature was measured in M. pectoralis profundus at sternum. The right side of roasted capons was cut for sensory AASvsebina_2009_94_1.indd 18 5.11.2009 23:45:28 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 19 SENSORY TRAITS OF CAPON MEAT IN THREE CHICKEN GENOTYPES assessment, while left side was stored in the refrigerator at 1 oC until the next day when the shear force was meas- ured. After roasting, the hot samples of breast skin and meat of breast and thigh were assessed (Table 1). These traits were scored on scale from 1 to 7. Traits like tex- ture of skin or tenderness of meat had optimal value in the middle of the scale (4 scores), while others had better quality at higher scores. The colour, texture, fattiness and flavour were assessed in skin, while colour, smell, flavour, juiciness, tenderness, fattiness, and mouth feeling were assessed separately in breast and thigh meat. Coded rep- resentative samples were offered to panellists. Shear force was measured across the muscle fibres with Volodkevich cell on Texture Analyser TA.XT plus apparatus. Cooled breast and thigh meat was cut into 10 mm thick and 12 mm wide slices. The speed of the blade was 2  mm/s and the passage ob blade through sample slice was 9.4 mm. Measurements (in N) were per- formed in six repetitions per sample slice. 2.3 STATISTICAL ANALYSIS Statistical analyses were performed by the MIXED procedure in the SAS/STAT (SAS Inst. Inc, 2002). The restricted maximum likelihood method was applied. Statistical model for all traits included fixed effects of age at slaughter (Ai) and genotype (Gj). The interaction between age and genotype (AGij) was included for smell and fattiness of roasted brest meat and colour of roasted thigh meat on the basis of preliminary analysis. Because all panellists did not attend all assessment events, the ef- fect of panellist was not included in the model. However, the panellists showed heterogeneous variances for most of sensory traits, thus heterogeneous residual variance structure among panellists was assumed. The models for sensory traits written in scalar notation were following: ijkjiijk eGAy +++= m (1) ijkijjiijk eAGGAy ++++= m (2) The model for sheare force (3) included the addi- tonal effect of body part (breast, thigh;). The repeatability model was used because six repeated measurements were taken on each sample slice. ijklijkjiijkl eAGPGAy +++++= m (3) The Tukey-Kramer adjustment for multiple com- parison of differences between pairs of levels for effects with more than two levels was used wherever the effect was siginficant. Sprearman rank correlations were com- puted between subjectively scored sensory traits and shear force. Part Trait Scale Raw carcass Conformation 1 (poor) – 5 (excellent) Skin colour 1 (pale) – 3 (optimal) – 5 yellowish-pink Subcutaneous fattiness 1 (too little) – 3 (optimal)– 5 (too much) Breast skin Colour 1 (pale, bluish) – 7 (proper yellow) Texture 1 (fragile)– 4 (optimal) – 7 (gummy) Fattiness 1 (fatless) – 7 (fatty) Flavour 1 (poorly expressed)– 7 (fully expressed) Meat of breast and thigh Colour 1 (pale) – 7 (uniform, optimally brown-pink) Smell 1 (poor, uncharacteristic) – 7 (typical, well expressed) Flavour 1 (poorly expressed)– 7 (fully expressed) Juiciness 1 (very dry) – 7 (very juicy) Tenderness 1 (very tough) – 4 (optimal) – 7 (very tender, decomposing) Fattiness 1 (fatless) – 7 (fatty) Mouth feeling 1 (rough structure)– 7 (gentle, fine structure) Overall score 1 (unacceptable) – 7 (excellent) Table 1: Subjective scored sensory traits with corresponding scales Preglednica 1: Ocenjevane senzorične lastnosti s pripadajočim razponom ocen AASvsebina_2009_94_1.indd 19 5.11.2009 23:45:29 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200920 Š. MALOVRH et al. 3 RESULTS AND DISCUSSION Conformation of raw carcasses was scored with av- erage value 3.17 points (Table 2), skin colour was assessed close to optimal (3.15), while subcutaneous fattiness was scored between optimal and too much (3.43). Colour (6.02  points) and flavour (5.37  points) of breast skin received high scores. Texture of breast skin was slightly above optimal (4.40 points), while fattiness of breast skin was scored below optimal (2.68 points). Colour of breast (5.75  points) and thigh meat (5.68  points) were scored close to optimally brown-pink. High (superior) average scores received also smell and flavour of breast and thigh meat. Tenderness of breast (4.09 points) and thigh meat (3.84  points) were scored close to optimal, too. Thigh meat was assessed with 2.24 points for fattiness (low fat- tiness), while breast meat got 1.27  points as practically fatless. Overall score of roasted meat was assessed as good with average value of 5.42  points. Skin colour of raw carcasses, juiciness and mouth feeling of breast meat with standard deviation of 0.82, 0.96 and 0.83 points, re- spectively, had the largest variation among sensory traits. The smallest variation was found for smell of thigh meat (0.33 point), smell of breast meat (0.36 points), and over- all score (0.36 points). The shear force had mean value of 21.22 N with high standard deviation (6.58 N). The difference between age at slaughter of two groups was 43  days. Age significantly affected the con- formation of raw carcasses, colour, texture and flavour of roasted breast skin, smell and tenderness of roasted breast meat, as well as colour, smell and juiciness of roast- ed thigh meat (Table 3). The genotype had significant ef- fect on conformation and skin colour of raw carcasses, fattiness of roasted breast skin, mouth feeling of roasted breast meat and on tenderness of roasted thigh meat. The effect of genotype was close to significant for seven traits. The interaction between genotype and age was signifi- cant for three traits only: smell and fattiness of roasted breast meat and colour of roasted thigh meat. For shear force, age, genotype, as well as the interaction between Part Trait N Mean SD Min. Max. Raw carcass Conformation 228 3.17 0.66 2.0 5.0 Skin colour 228 3.15 0.82 2.0 5.0 Subcutaneous fattiness 228 3.43 0.66 1.5 5.0 Breast skin Colour 228 6.02 0.47 4.5 7.0 Texture 228 4.40 0.66 2.0 6.0 Fattiness 228 2.68 0.69 1.5 5.0 Flavour 228 5.37 0.53 3.5 6.5 Breast meat Colour 228 5.75 0.54 3.0 6.5 Smell 228 5.58 0.36 4.5 6.5 Flavour 228 5.49 0.38 4.5 6.5 Juiciness 228 4.54 0.96 2.0 6.5 Tenderness 228 4.09 0.62 2.5 6.0 Fattiness 228 1.27 0.39 1.0 3.0 Mouth feeling 227 3.72 0.83 2.0 6.0 Thigh meat Colour 228 5.68 0.44 4.5 7.0 Smell 228 5.68 0.33 5.0 6.5 Flavour 228 5.64 0.37 4.5 6.5 Juiciness 228 5.23 0.70 2.5 6.0 Tenderness 228 3.84 0.45 2.5 5.0 Fattiness 228 2.24 0.57 1.0 5.0 Mouth feeling 228 5.08 0.56 3.5 6.0 Overall score 225 5.42 0.36 4.5 6.5 - Shear force (N) 719 21.22 6.58 7.34 47.03 Table 2: Descriptive statistics for sensory traits Preglednica 2: Opisna statistika senzoričnih lastnosti AASvsebina_2009_94_1.indd 20 5.11.2009 23:45:30 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 21 SENSORY TRAITS OF CAPON MEAT IN THREE CHICKEN GENOTYPES Part Trait Effect Age Genotype Genotype × age Body part Raw carcass Conformation 0.0015 <0.0001 - - Skin colour 0.1887 <0.0001 - - Subcutaneous fattiness 0.3255 0.1206 - - Breast skin Colour 0.0134 0.1645 - - Texture 0.0002 0.0608 - - Fattiness 0.3105 0.0001 - - Flavour 0.0351 0.0607 - - Breast meat Colour 0.0941 0.5823 - - Smell 0.0075 0.2903 0.0263 - Flavour 0.2835 0.1127 - - Juiciness 0.1192 0.0595 - - Tenderness 0.0330 0.2696 - - Fattiness 0.1063 0.0871 0.0139 - Mouth feeling 0.5019 0.0032 - - Thigh meat Colour <0.0001 0.3081 0.0291 - Smell <0.0001 0.8440 - - Flavour 0.2391 0.0513 - - Juiciness 0.0317 0.1452 - - Tenderness 0.0554 0.0014 - - Fattiness 0.2059 0.0578 - - Mouth feeling 0.0620 0.0603 - - - Overall score 0.1675 0.0553 - - - Shear force <0.0001 <0.0001 <0.0001 0.4980 Table 3: Sources of variability and significance of effects (P-values) for sensory traits and shear force Preglednica 3: Viri variabilnosti in statistična značilnost vplivov (p-vrednosti) za senzorične lastnosti in rezno trdnost Part Trait LSM ± SE Difference* ± SE P-valueAge 163 days Age 198 days Raw carcass Conformation 3.04 ± 0.05 3.27 ± 0.05 -0.23 ± 0.07 0.0015 Breast skin Colour 5.97 ± 0.04 6.12 ± 0.04 -0.15 ± 0.06 0.0134 Texture 4.47 ± 0.05 4.21 ± 0.05 0.26 ± 0.07 0.0002 Flavour 5.34 ± 0.04 5.47 ± 0.05 -0.14 ± 0.06 0.0351 Breast meat Smell 5.62 ± 0.03 5.50 ± 0.03 0.12 ± 0.05 0.0075 Tenderness 4.12 ± 0.05 3.96 ± 0.05 0.16 ± 0.08 0.0330 Thigh meat Colour 5.75 ± 0.04 5.53 ± 0.04 0.21 ± 0.05 <0.0001 Smell 5.80 ± 0.03 5.61 ± 0.03 0.19 ± 0.04 <0.0001 Juiciness 5.56 ± 0.04 5.43 ± 0.04 0.13 ± 0.06 0.0317 - Shear force (N) 19.01 ± 0.30 23.4 ± 0.31 -4.3 ± 0.43 <0.0001 Table 4: Least square means (LSM) and estimated differences with standard errors (SE) and siginficance for age effect on sensory traits Preglednica 4: Ocenjene srednje vrednosti (LSM) in razlike s standardnimi napakami (SE) in značilnostjo za vpliv starosti pri senzoričnih lastnosti *Difference is expressed as LSM for age 163 days minus LSM for age 198 days / Razlika je predstavljena kot LSM za starost 163 dni minus LSM za starost 198 dni AASvsebina_2009_94_1.indd 21 5.11.2009 23:45:31 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200922 Š. MALOVRH et al. genotype and age were significant, while the body part was not (Table 3). 3.1 AGE EFFECT Age at slaughter had a significant effect on nine sen- sory traits (Table 4). Panellists assessed conformation of raw carcasses of both age groups close to average score (3.04 and 3.27). The older capons had better conforma- tion for 0.23 points. The older group showed more inten- sive yellow colour of roasted breast skin, the difference was 0.15 points. The texture of breast skin was closer to optimal in older group. Better smell of roasted breast and thigh meat was found in younger group. Both differences were small (0.12 and 0.19 points) but significant. Capons slaughtered at younger age showed also bet- ter tenderness of breast meat for 0.16  points and juici- Genotype LSM ± SE Genotype Barred Prelux Sulmtaler Styrian hen Conformation Barred Prelux 3.15 ± 0.06 –0.41 ± 0.09 0.41 ± 0.09 Sulmtaler 3.57 ± 0.06 <0.0001 0.83 ± 0.09 Styrian hen 2.74 ± 0.06 <0.0001 <0.0001 Skin colour Barred Prelux 4.02 ± 0.06 1.18 ± 0.09 1.42 ± 0.09 Sulmtaler 2.84 ± 0.06 <0.0001 0.24 ± 0.09 Styrian hen 2.60 ± 0.06 <0.0001 0.0180 Table 5: Least square means and differences with standard errors (above diagonal) between genotypes and statistical significance (below diagonal) for two traits of raw capon carcasses Preglednica 5: Ocenjene srednje vrednosti in razlike s standardnimi napakami (nad diagonalo) med genotipi ter statistično značilnostjo (pod diagonalo) pri dveh lastnostih presnih trupov LSM – least square mean / ocena srednje vrednost, SE – standard error of estimate / standardna napaka ocene Genotip LSM ± SE Genotype Barred Prelux Sulmtaler Styrian hen Fattiness of roasted breast skin Barred Prelux 2.41 ± 0.07 –0.42 ± 0.10 –0.20 ± 0.10 Sulmtaler 2.83 ± 0.07 <0.0001 0.22 ± 0.09 Styrian hen 2.60 ± 0.07 0.1420 0.0532 Mouth feeling of roasted breast meat Barred Prelux 3.81 ± 0.08 0.25 ± 0.11 0.37 ± 0.11 Sulmtaler 3.56 ± 0.07 0.0649 0.13 ± 0.10 Styrian hen 3.43 ± 0.07 0.0022 0.4293 Tenderness of roasted thigh meat Barred Prelux 3.72 ± 0.05 –0.24 ± 0.15 –0.12 ± 0.15 Sulmtaler 3.96 ± 0.05 0.0008 0.12 ± 0.15 Styrian hen 3.84 ± 0.05 0.1610 0.1546 Table 6: Least square means and differences between genotypes with standard errors (above diagonal) and statistical significance (below diagonal) for traits of roasted skin and meat Preglednica 6: Ocenjene srednje vrednosti, razlike med genotipi s standardnimi napakami (nad diagonalo) in statistično značilnostjo (pod diagonalo) pri lastnostih pečene kože in mesa LSM – least square mean / ocena srednje vrednosti, SE – standard error of estimate / standardna apaka ocene AASvsebina_2009_94_1.indd 22 5.11.2009 23:45:32 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 23 SENSORY TRAITS OF CAPON MEAT IN THREE CHICKEN GENOTYPES Genotype LSM ± SE Genotype Barred Prelux Sulmtaler Styrian hen Barred Prelux 22.8 ± 0.37 4.4 ± 0.53 0.2 ± 0.53 Sulmtaler 18.3 ± 0.37 <0.0001 –4.2 ± 0.53 Styrian hen 22.6 ± 0.37 0.9346 <0.0001 Table 7: Least square means and differences with standard errors (above diagonal) between genotypes and statistical significance (below diagonal) for shear force (in N) Preglednica 7: Ocenjene srednje vrednosti in razlike s standardnimi napakami (nad diagonalo) med genotipi ter statistično značilnostjo (pod diagonalo) pri rezni trdnosti (v N) LSM – least square mean / ocena srednje vrednosti, SE – standard error of estimate / standardna apaka ocene G × A LSM ± SE Genotype × age 1 × 1 1 × 2 2 × 1 2 × 2 3 × 1 3 × 2 Smell of roasted breast meat 1 × 1 5.52 ± 0.06 0.01 ± 0.08 –0.23 ± 0.08 0.06 ± 0.08 –0.07 ± 0.08 –0.01 ± 0.08 1 × 2 5.51 ± 0.06 1.0000 –0.24 ± 0.08 0.05 ± 0.08 –0.08 ± 0.08 –0.02 ± 0.08 2 × 1 5.75 ± 0.05 0.0448 0.0423 0.29 ± 0.07 0.16 ± 0.07 0.22 ± 0.07 2 × 2 5.46 ± 0.05 0.9716 0.9895 0.0016 –0.14 ± 0.07 –0.07 ± 0.07 3 × 1 5.60 ± 0.05 0.9372 0.9083 0.2860 0.4558 0.07 ± 0.07 3 x2 5.53 ± 0.05 1.0000 0.9999 0.0370 0.9360 0.9515 Fattiness of roasted breast meat 1 × 1 1.04 ± 0.04 –0.03 ± 0.05 –0.16 ± 0.05 –0.00 ± 0.05 –0.02 ± 0.05 –0.01 ± 0.05 1 × 2 1.07 ± 0.04 0.9920 –0.13 ± 0.05 0.03 ± 0.05 0.01 ± 0.05 0.02 ± 0.05 2 × 1 1.19 ± 0.03 0.0114 0.1343 0.16 ± 0.05 0.14 ± 0.04 0.15 ± 0.05 2 × 2 1.04 ± 0.03 1.0000 0.9919 0.0079 –0.02 ± 0.05 –0.01 ± 0.05 3 × 1 1.06 ± 0.03 0.9976 1.0000 0.0252 0.9976 0.01 ± 0.05 3 x2 1.05 ± 0.03 0.9999 0.9991 0.0176 0.9999 0.9999 Colour of roasted thigh meat 1 × 1 5.61 ± 0.06 0.04 ± 0.08 –0.27 ± 0.09 0.11 ± 0.09 –0.14 ± 0.09 0.06 ± 0.09 1 × 2 5.57 ± 0.07 0.9976 –0.31 ± 0.09 0.07 ± 0.09 –0.18 ± 0.09 0.02 ± 0.09 2 × 1 5.88 ± 0.06 0.0345 0.0096 0.39 ± 0.09 0.13 ± 0.09 0.33 ± 0.09 2 × 2 5.49 ± 0.06 0.7974 0.9659 0.0004 –0.26 ± 0.09 –0.06 ± 0.09 3 × 1 5.75 ± 0.06 0.6045 0.3319 0.7112 0.0501 0.20 ± 0.09 3 x2 5.55 ± 0.06 0.9867 1.0000 0.0043 0.9893 0.2215 Table 8: Least square means and differences between levels of interaction genotypes by age with standard errors (above diagonal) and statistical significance (below diagonal) for three sensory traits Preglednica 8: Ocenjene srednje vrednosti, razlike med nivoji interakcije genotipa in starosti s standardnimi napakami (nad diag- onalo) ter statistično značilnostjo (pod diagonalo) pri treh senzoričnih lastnostih LSM – least square mean / ocenjena srednja vrednost lastnosti, SE – standard error of estimate / standardna napaka ocene, G –genotype / genotip (1 – Barred Prelux / grahasti prelux, 2 – Sulmtaler / sulmtaler, 3 – Styrian hen / štajerska kokoš), A – age / starost (1 – 163 days, 2 – 198 days) ness of thigh meat for 0.13 points. Altogether, five of nine traits, where differences between age groups were recog- nised, were assessed better in younger capons. There was no effect of age on flavour, fattiness and mouth feeling of both breast and thigh meat, as well as on overall score (Table 3). The meat of capons at 198 d of age was tougher than meat of younger group; the shear force was larger for 4.3 N (Table 4). AASvsebina_2009_94_1.indd 23 5.11.2009 23:45:33 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200924 Š. MALOVRH et al. G × A LSM ± SE Genotype × age 1 × 1 1 × 2 2 × 1 2 × 2 3 × 1 3 × 2 1 × 1 19.0 ± 0.53 –7.5 ± 0.75 2.4 ± 0.75 –1.1 ± 0.75 –2.5 ± 0.75 –4.6 ± 0.75 1 × 2 26.5 ± 0.53 <0.0001 9.9 ± 0.75 6.4 ± 0.75 4.9 ± 0.75 2.9 ± 0.75 2 × 1 16.6 ± 0.53 0.0236 <0.0001 –3.5 ± 0.75 –5.0 ± 0.75 –6.0 ± 0.75 2 × 2 20.1 ± 0.53 0.7032 <0.0001 0.0003 –1.5 ± 0.75 –3.5 ± 0.75 3 × 1 21.6 ± 0.53 0.0148 <0.0001 <0.0001 0.3714 –2.0 ± 0.75 3 × 2 23.6 ± 0.53 <0.0001 0.0035 <0.0001 0.0003 0.0912 Table 9: Least square means and differences between levels of interaction genotypes by age with standard errors (above diagonal) and statistical significance (below diagonal) for shear force (in N) Preglednica 9: Ocenjene srednje vrednosti, razlike med nivoji interakcije genotipa in starosti s standardnimi napakami (nad diag- onalo) ter statistično značilnostjo (pod diagonalo) pri rezni trdnosti (v N) LSM – least square mean / ocenjena srednja vrednost lastnosti, SE – standard error of estimate / standardna napaka ocene, G –genotype / genotip (1 – Barred Prelux / grahasti prelux, 2 – Sulmtaler / sulmtaler, 3 – Styrian hen / štajerska kokoš), A – age / starost (1 – 163 days, 2 – 198 days) Figure 1: Interaction between genotype and age in the sensory traits (a-c) and sheare force (d). Slika 1: Interakcija med genotipom in starostjo pri treh senzoričnih lastnostih (a-c) ter rezni trdnosti (d). AASvsebina_2009_94_1.indd 24 5.11.2009 23:45:37 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 25 SENSORY TRAITS OF CAPON MEAT IN THREE CHICKEN GENOTYPES 3.2 GENOTYPE EFFECT The panellists recognised differences among geno- types for five sensory traits. Differences are presented for these traits in Tables 5 and 6. Sulmtaler capons were as- sessed the best for conformation of raw carcasses, while capons of Styrian hen were the worst (Table 5). Barred Prelux capons had for 0.41  points better conforma- tion in comparison with capons of Styrian hen and for 0.41 points worse conformation in comparison with Sul- mtaler capons. The difference between Sulmtaler capons and capons of Styrian hen was 0.83 points. Great differ- ences were estimated between genotypes for colour of raw carcasses. Barred Prelux capons were for 1.18 points better compared to Sulmtaler capons and for 1.42 points better than capons of Styrian hen. Difference between Sulmtaler capons and capons of Styrian hen was smaller (0.24 points). Differences among genotypes for fattiness of raw carcasses were not significant. The panellist recognised difference of –0.42 points between Barred Prelux and Sulmtaler capons for fattiness of roasted breast skin (Table 6). Difference between Sul- mtaler capons and capons of Styrian hen was close to sig- nificant. The best score for mouth feeling of roasted breast meat was given to Barred Prelux capons (3.81  points). They were significantly better for 0.25 points from Sul- mtaler capons and for 0.37 points from capons of Styrian hen. The difference between the last two was not signifi- cant for mouth feeling of roasted breast meat. The shear force (Table 7) of capons of Barred Prelux and Styrian hen was similar (22.8 N and 22.6 N), and the difference was not siginficant. The Sulmtaler capons had more tender meat compared to both other genotypes for –4.4 N (Barred Prelux) and 4.2 N (Styrian hen). 3.3 GENOTYPE BY AGE INTERACTION Three sensory traits were influenced by interaction between genotype and age (Table 3): smell and fattiness of roasted breast meat and colour of roasted thigh meat (Table 8). The most important difference in all three traits is between age groups within Sulmtaler breed. The age at slaughter within genotype did not influence so much on these traits in capons of Barred Prelux and Styrian hen (Figure  1, a–c). Capons of Sulmtaler were superior in smell of roasted breast meat and colour of roasted thigh meat at age of 163 days compared to other two genotypes. They had also fatter breast meat, but at later age differ- ences between genotypes disappeared. The shear force had lower values in younger groups of capons in all the genotypes and it get worse by age (Fig. 1d, Table 9). However, there were great differences among genotypes. The greatest change to worse was in Barred Prelux capons (7.5 N) and the smallest in capons of Styrian hen (2.0 N). The change of shear force in Sul- mtaler capons was 3.5 N. The shear force for Sulmtaler capons at age 198  days did not differ from shear force for both other genotypes at age 163 days. Regarding this trait, Sulmtaler capons can be fattened to older age com- pared to the other two genotypes, while for Barred Prelux capons, the shorter fattening is recommended. The age at slaughter does not influence the shear force in capons of Styrian hen up to 198 days. 3.4 RELATIONSHIP BETWEEN SHEAR FORCE AND SENSORY TRAITS Shear force is an objective measure of meat tender- ness, while sensory traits scored by panellists are subjec- tive. Spearman correlation coefficients were calculated between shear force and sensory traits for breast and thigh meat separately (Table 10). Most of correlations be- tween shear force and sensory traits were significant. The highest correlations were between shear force and ten- derness of breast (–0.43) and thigh (–0.57) meat. Nega- tive values of correlations are the consequence of scale for tenderness where score 1 means tough and score 7 tender meat. Moderate negative correlations were be- tween shear force and colour (–0.35 for breast and –0.32 for thigh) and between shear force and smell (–0.32 for breast and –0.27 for thigh). Meat with higher shear force was paler and had poorer smell. The correlation between Sensory trait Breast Thigh Corr. coeff. P-value Corr. coeff. P-value Colour –0.35 0.0060 –0.32 0.0132 Smell –0.32 0.0129 –0.27 0.0388 Flavour –0.06 0.6456 –0.40 0.0016 Juiciness –0.12 0.3500 –0.07 0.6147 Tenderness –0.43 0.0007 –0.57 <0.0001 Fattiness –0.27 0.0345 –0.21 0.1090 Mouth feeling –0.07 0.6002 –0.04 0.7365 Overall score –0.22 0.0915 –0.31 0.0166 Table 10: Spearman correlation coefficients between sensory traits and shear force (N=60) Preglednica 10: Korelacijski koeficienti po Spearmanu med senzoričnimi lastnostmi in rezno trdnostjo (N=60) LSM – least square mean / ocenjena srednja vrednost lastnosti, SE – standard error of estimate / standardna napaka ocene, G –genotype / genotip (1 – Barred Prelux / grahasti prelux, 2 – Sulmtaler / sulmtaler, 3 – Styrian hen / štajerska kokoš), A – age / starost (1 – 163 days, 2 – 198 days) AASvsebina_2009_94_1.indd 25 5.11.2009 23:45:37 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200926 Š. MALOVRH et al. shear force and flavour was significant for thigh meat (–0.40), while the correlation between shear force and fattiness was significant for breast meat (–0.27). Over- all score was correlated with shear force of thigh meat (–0.31) and showed tendency for breast meat. Meat with higher shear force had worst overall score. 4 CONCLUSIONS Age at slaughter significantly affected nine sensory traits. Conformation of raw carcass and colour, texture and flavour of roasted breast skin were better in older ca- pons, while smell of roasted meat, colour and juiciness of roasted thigh meat were better in younger capons. Ad- ditionally, shear force increased at older age at slaughter. There were seven sensory traits where the effect of genotype was close to significant: texture and flavour of roasted breast skin, juiciness of roasted breast meat, fla- vour, fattiness and mouth felling of roasted thigh meat as well as overall score. Differences between capons of Barred Prelux, Sulmtaler and Styrian hen were signifi- cant in five traits: conformation and skin colour of raw carcasses, fattiness of roasted breast skin, mouth felling of roasted breast meat and tenderness of roasted thigh meat. Shear force was affected by age and genotype, while effect of body part was not significant. Shear force was moderately correlated with subjective scored tenderness of breast and thigh meat. Other correlations with sensory traits were lower. Thus we can conclude that decision which genotype is the most suitable for capon production and at which age to slaughter depends on which sensory traits are more important or actually which sensory traits are more important for consumers. 5 ACKNOWLEDGEMENTS This research was financially supported by the Slov- enian Research Agency and the Ministry of Agriculture, Forestry and Food of the Republic of Slovenia through the contract V4-0327. 6 REFERENCES Cason J.A., Fletcher D.L., Burke W.H. 1988. Effects of caponiza- tion on broiler growth. Poultry Science, 67: 979–981 Chen K.L., Chi W.T., Chiou,P.W.S. 2005. Effects of caponization and testosterone implantation on blood lipid and lipopro- teine profile in male chickens. Poultry Science, 84: 547–552 Chen K.L., Chi W.T., Chu C., Chen R.S., Chiou P.W.S. 2007. Ef- fects of caponization and testosterone implantation on he- patic lipids and lipogenic enzimes in male chickens. Poultry Science, 86: 1754–1759 Cvrtila Ž., Hadžiosmanović M., Kozačinski L., Zdolec N., Fili- pović I., Severin K., Mašek T. Kemijski sastav mesa fazan- skih kopuna. In: Proceedings of Poultry days VII., Poreč, Croatia, 07–10 May 2007. Poreč: 209–212 Fanatico A.C., Pillai P.B., Emmert J.L., Gbur E.E., Muellenet J.F., Owens C.M. 2007. Sensory attributes of slow- and fast- growing chicken genotypes raised indoors or with outdoors acess. Poultry Science, 86: 2441–2447 Garcia M., Cepero R., Campo M.M., Lafuente R., Sanudo C., Canti M. Effects of production system on the quality of la- bel chickens and capons. V: Proceedings of the 12 th Euro- pean Symposium on the Quality of Poultry Meat, Zaragoza, 25–29 Sep. 1995. Briz R.C. (ed.). Zaragoza, Faculty of Vet- erinary Science: 207–212 Mast M.G., Jordan H.C., Macneil J.H. 1981. The effect of partial and complete caponization on growth rate, yield, and se- lected physical and sensory attibutes of cockerels. Poultry Science, 60: 1827–1833 Miguel J.A., Ciria J., Asenjo B., Calvo J.L. 2008. Effect of ca- ponization on growth and on carcass and meat character- istics in Castellana Negra native Spanish chicken. Animal, 2: 305–311 Razingar V. 1932. Kokošjereja. Celje, Družba Sv. Mohorja: 60 p. Remignon H., Culioli J. Meat quality traits of French »label« chickens. In: Proceedings of the 12th European Symposium on the Quality of Poultry Meat, Zaragoza, 25–29 Sep. 1995. Briz R.C. (ed.). Zaragoza, Faculty of Veterinary Science: 145–150 SAS Inst. Inc. 2002. The SAS System for Windows, Release 9.1. Cary, NC, USA Tor M., Estany J., Villalba D., Molina E., Cubiló D. 2002. Com- parison of carcass composition by parts and tissues between cocks and capons. Animal Research, 51: 421–431 Tor M., Estany J., Francesch A., Molina E., Cubiló M.D. 2005. Comparison fatty acid profiles of edible meat, adipose tis- sue and muscles between cocks and and capons. Animal Research, 54: 413–424 Večerek V., Suchý P., Strahová E., Vitula F. 2005. Chemical com- position of breast and thigh muscles in fattened pheasant poults. Krmiva, 47: 119–125 AASvsebina_2009_94_1.indd 26 5.11.2009 23:45:38 Acta argiculturae Slovenica, 94/1, 27–31, Ljubljana 2009 COBISS: 1.01 Agris category code: L53 PARAMETERS AFFECTING CALVING DIFFICULTY OF CHAROLAIS AND LIMOUSIN BREED AT THE EDUCATIONAL AND RESEARCH CENTRE LOGATEC 1 Barbara KOTNIK 2, Nežika PETRIČ 3, Silvester ŽGUR 4 Received May 10, 2009; accepted October 11, 2009. Delo je prispelo 10. maja 2009, sprejeto 11. oktobra 2009. 1 This article is part of a graduation thesis ´Parameters effecting birth weight and calving difficulty of Charolais and Limousin breed at the educational and research centre Logatec´, issued by Barbara Kotnik, supervisor Assist. prof. Silvester Žgur, Ph.D., cosupervisor Assist. Nežika Petrič, Ph.D. Prispevek je del diplomskega dela Barbare Kotnik z naslovom ´Analiza vplivov na rojstno maso telet in potek telitve pri šarole in limuzin pasmi na pedagoško razi- skovalnem centru Logatec´, mentor doc.dr. Silvester Žgur, somentorica asist. dr. Nežika Petrič. 2 Univ. of Ljubljana, Biotechnical Fac., Zootechnical Dept., Groblje 3, SI-1230 Domžale, Slovenia, e-mail: barbara.kotnik@bfro.uni-lj.si 3 Same address as 2, Assist., Ph.D., e-mail: nezika.petric@bfro.uni-lj.si 4 Same address as 2, Assist.Prof., Ph. D., e-mail: silvo.zgur@bfro.uni-lj.si costs and deteriorates cow fertility. The aim of breeders is to receive a healthy, vital calf and keep a cow in repro- duction at good condition. Environment and herd man- agement have great influence on calving difficulty. Proper breeding before, during and after calving is the key to prevent the problems. Calf death loss at birth is about 5% if calving is normal (Radostis et al., 1994). Calving difficulty increases mortality to high level. 20% of calv- Parameters affecting calving difficulty of Charolais and Limou- sin breed at the Educational and Research Centre Logatec The aim of our study was to analyse parameters effecting calving difficulty of Charolais and Limousin cows at the Edu- cational and Research Centre Logatec. Data from 492 calves, born between 1995 and 2006 were included in the analysis. We estimated calving difficulty with values from 1 to 3, where 1 meant easy calving (without or with minor help), 2 – difficult calving (at least 2 persons or veterinarian help), 3 – caesarean. Breed, sex of calves, parity, single or twin births, year of calving and birth weight had statistically significant effect on calving difficulty. In Charolais breed difficult calving occurred in 18.7% and in Limousin breed in 7.8%. Twins were associated with 4 times more frequent difficult calving than singles. First parity cows exhibited more frequent calving difficulty, whereas among other parities there were no statistically significant differences. The increased birth weight increased the possibility for difficult calving. Key words: cattle / breeds / Charolais / Limousin / calving / Slovenia Analiza vplivov na potek telitve pri šarole in limuzin pasmi na Pedagoško raziskovalnem centru Logatec V nalogi smo analizirali vplive na potek telitve pri pasmi šarole in limuzin na Pedagoško raziskovalnem centru Logatec. Analizirali smo 492 teletih šarole in limuzin pasme, rojenih med leti 1995 in 2006. Potek telitev smo ocenili z ocenami od 1 do 3, kjer 1 pomeni lahko telitev (krava teli sama oziroma z manjšo pomočjo), 2 težko telitev (večja pomoč najmanj 2 oskrbnikov ali veterinarja) in 3 carski rez. Tako smo ugotovili, da na potek telitve vplivajo: pasma, zaporedna telitev, rojstvo dvojčkov, leto telitve in rojstna masa. Pogostnost težkih telitev je pri šarole pasmi znašala 18,7  %, pri limuzin pasmi pa 7,8. Pri dvojčkih je bila težka telitev kar 4 krat pogostejša kot pri enojčkih. Pri analizi vpliva zaporedne telitve se je izkazalo, da izstopajo predvsem prve telitve, torej telitve telic, medtem ko med ostalimi zaporednimi telitvami ni bilo razlik. S povečeva- njem rojstne mase telet se je povečala verjetnost za težke telitve. Ključne besede: govedo / pasme / šarole / limuzin / telitve / Slovenija 1 INTRODUCTION Calving difficulty (dystocia) is becoming a greater concern for cattle breeders, because of the increased emphasis on rapid growth rates and improved cow effi- ciency. Calving difficulty causes great economic losses, especially in beef cattle. Dystocia increases calf losses, percentage of weak calves, cow mortality, veterinary AASvsebina_2009_94_1.indd 27 5.11.2009 23:45:39 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200928 B. KOTNIK et al. ing difficulties terminate with dead calf (Radostis et al., 1994). Most frequent causes for difficult calving are calf ’s birth weight and sex of calf, age, body weight, condition and parity of cow. Calf ’s birth weight is a function of ge- netic and environmental factors. Effect of season is also significant (temperature, nutrition, different sires within year) (Cady, 2004). Season is correlated with birth weight of calves. Extremely low and high temperatures reduce birth weight (Deutscher et al., 1999). Breeder has con- siderable effect on calving. Regularly observations of ani- mals, offering help and proper place for calving reduce calving problems (Dargatz et al., 2004). The aim of present work was to analyse the most important factors effecting calving difficulty in Charolais and Limousin herds at the Educational and Research Centre Logatec. 2 MATERIAL AND METHODS Data were collected at the Educational and Research Centre Logatec from 1995 to 2006. 492 calves (299 Cha- rolais and 193 Limousin), born in late winter or spring calving season from January to June, were included in the analysis. The age of cows at first calving was around three years. Calving difficulty has been classified into three classes: 1 – easy calving (unassisted or calving with minor help), 2 – difficult calving (at least 2 persons or veterinar- ian help), 3 – caesarean. For statistical analysis CATMOD procedure in SAS/ STAT (SAS, 2001) was used. Effects of breed, sex, par- ity, twinning calving and year of calving were included as fixed effects and birth weight as covariable within breed. Number of caesarean was extremely low (2 in Charolais breed), therefore we treated them in the statistical analy- sis as difficult calving. In our study the following model was used: ( )ijklmn i j k l m i ijklmn i ijklmny P S Z R L b x x em= + + + + + + − + yijklmn calving difficulty µ intercept Pi breed; i = 1, 2 Sj sex; j = 1, 2 Zk parity; k = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 and more Rl single or twin births; l = 1, 2 Lm calving year; m = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 bi regression coefficient for birth weight within breed eijkmn residual 3 RESULTS AND DISCUSSION The results of analysis of variance are presented in Table 1. Effects of parity, single or twin births and birth weight were highly statistically significant (P<0.001). Breed and year of calving was also statistically significant (P=0.03), while sex was not. The highest chi-square was noted for parity. In our experiment, it was not possible to separate the effect of different sire and environmental conditions. Thus all effects were included in the effect year of calv- ing. The percentage of difficult calving varied through the analysed years from 3% to 20% (data not shown), but no trend among years was observed. Charolais cows exhibited higher percentage of dif- ficult calving than Limousine cows; 18.7% of Charolais cows and 7.8% of Limousin cows needed help at calving. Menissier and Foulley (1977) found lower percentage of dystocia at both breeds (Charolais 8.4%, Limousin 2.1%). Differences between our and their results were probably Table 2: The effect of breed on calving difficulty Preglednica 2: Vpliv pasme na potek telitve Calving difficulty Easy calving Difficult calving Breed Total number of calving Number of calving Percentage of calving Number of calving Percentage of calving Charolais 299 243 81.3 56 18.7 Limousin 193 178 92.2 15 7.8 Easy calving (without or with minor help); Difficult calving (at least 2 persons or veterinarian help or caesarean) Effects DF Chi - square P-value Year of calving 10 19.46 0.03 Breed 1 4.66 0.03 Parity 6 47.60 < 0.001 Single or twin births 1 32.88 < 0.001 Sex 1 0.05 0.83 Birth weight (breed) 2 19.26 < 0.001 Table 1: Analysis of variance for calving difficulty Preglednica 1: Rezultati analize variance za potek telitev AASvsebina_2009_94_1.indd 28 5.11.2009 23:45:40 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 29 PARAMETERS AFFECTING CALVING DIFFICULTY OF CHAROLAIS … EDUCATIONAL AND RESEARCH CENTRE LOGATEC due to different estimation scales. Anderson (1992) rep- resented results of calving difficulty on crossbred cows. All cows were crossed with Hereford or Angus (X). Limousin-X had 9% of difficult calving, Charolais-X had 12%, Jersey-X had 4% and Simmental-X had 14% of dif- ficult calving. Differences among breeds of the dam were most likely due to differences in relative pelvic area, mus- cling or fatness. Analysis showed high percentage of difficult calving at first parity, whereas among other parities there were no statistically significant differences (Table 3). Difficult calving was around three times more frequent at first parity then at later parities. Dargatz et al. (2004) analysed 29,375 suckler cows and established 16.7% of dystocia at heifers and 2.8% at other cows. High rates of dystocia among first-calf heifers were mostly due to the fact that they were smaller at first parturition than at subsequent calving. Fatter heifers had also high incidences of dysto- cia just as severely as underdeveloped. Cady (2004) pub- lished data that indicate that first calf heifers experience problems twice as often as older cows. The most frequent reason was that they were usually not full grown-up. But on the other hand Cady (2004) stressed that heifer calves born with ease may have a difficult time giving birth later. Twin calves are small, grow slowly and also have higher mortality. Despite lower birth weight, twin calves had 4 times more problems at calving than single calves (Table 4). Difficult calving could be a result of abnormal position in uterus, disproportion between foetuses or low body condition of the cow. The research performed by Gregory et al. (1996) showed that survival at birth was 13% higher for singles compared to twins, and the differ- ence in survival in favour of singles remained also after 72 hours, 150 and 200 days. The effect of sex on calving difficulty was not statis- tically significant in our experiment (p = 0.83). On the contrary, several other researches reported on the cor- relation between sex and calving difficulty. Aitchison and Johnson (1985) showed 2 times more frequent calving difficulty with male calves compared to females. Ritchie and Anderson (1994) summarised that bull calves exhib- ited 10 to 40% higher assistance rate than heifer calves. At the same time the authors stressed that much of the influence of sex of calf is indirect, through its effect on increased male calf size, though after correction for birth weight, some differences in dystocia still remained. In our analysis the comparison between male and female animals was made at the same birth weight, and this is probably the main reason that we could not find any ef- fect of sex on calving difficulty. Fig. 1 shows correlation between birth weight and calving difficulty. Increased birth weight had a negative Table 3: The effect of parity on calving difficulty Preglednica 3: Vpliv zaporedne teliteve na potek telitve Parity Total number of calving Calving difficulty Easy calving Difficult calving Number of calving Percentage of calving Number of calving Percentage of calving 1 90 60 66.7 30 33.3 2 87 78 89.7 9 10.3 3 72 68 94.4 4 5.6 4 70 61 87.1 9 12.9 5 54 46 85.2 8 14.8 6 38 35 92.1 3 7.9 7 and more 81 73 90.0 8 10.0 Table 4: The effect of twinning on calving difficulty Preglednica 4: Vpliv telitve z dvojčki oz. enojčki na potek telitev Calving Total number of calving Calving difficulty Easy calving Difficult calving Number of calving Share of calving (%) Number of calving Share of calving (%) Single birth 472 411 87.1 61 12.9 Twin birth 20 10 50.0 10 50.0 AASvsebina_2009_94_1.indd 29 5.11.2009 23:45:41 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200930 B. KOTNIK et al. effect on easy calving in both breeds. The probability for difficult calving in Charolais breed at 39 kg birth weight was 10%, at 45 kg 20% and at 50 kg 30%. In Limousin breed the probability for difficult calving also duplicate and triplicate when birth weight increased from 37 kg to 43 and 47 kg, respectively. So increased birth weight for one kg at 30  kg birth weight had for consequences in- creased probability for 0.5% and 0.6% in Charolais and in Limousin breed respectively. Whereas at 50 kg birth weight, increasing birth weight for one kg means in- creased probability for difficult calving for 2.8% and 3.2% in Charolais and in Limousin breed respectively. At the same birth weight, the probability for diffi- cult calving is greater in Limousin than Charolais breed. If we want to compare both breeds, we have to consider the differences between birth weight of Charolais and Limuosin calves. Thus, if we compare the probability for difficult calving in both breeds at the average birth weigh (42.5 kg for Charolais and 36.2 kg for Limousin breed), then we can see that the probability for difficult calving is much higher in Charolais (15.3%) than in Limousin (8.5%) breed. Nazzie et al. (1991) reported that the effect of calf birth weight was the most important factor determining calving difficulty. Their research included 547, 2-years old beef heifers of three breeds. They concluded that the selection on lower birth weight could be the answer to calving ease. But on the other side they were aware that there is also a strong correlation between birth weight, growth rate and weaning weight. Furthermore, they es- tablished that female calves with lower birth weight had significantly more problems later when they calve. The ration between birth weight of calf and weight of cow is also important. 4 CONCLUSIONS The results of the performed analysis of calving difficulty in Charolais and Limousin breed showed that the most significant and important effect on calving dif- ficulty was parity, followed by single or twin births, birth weight, year of calving and breed. Increased calving dif- ficulty was observed in the first parity cows, whereas no differences were observed among other parities. Abnor- mal position of the calves in the uterus was probably the most important factor for observed difficult calving in twin births. With increased birth weight the probability for difficult calving increased. One kg increase in birth weight increased calving difficulty much more at heavier birth weights. Sex showed no significant effect on calving difficulty. 5 REFERENCES Aitchison T.E., Johnson R.V. 1985. Dystocia data and its use. Dairy herd improvement. College of agriculture & natural resources. http://www.agnr.umd.edu/DairyKnowledge/dairy/ dystocia_data_and_its_use.html (6. Oct. 2008) Anderson P. 1992. Minimizing calving difficulty in beef cattle. Extension Beef Cattle Specialist: 7. http://www.extension.umn.edu/distribution/livestocksys- tems/DI5778.html (9. Jan. 2009) Cady R.A. 2004. Dystocia-difficult calving, what it costs and how to avoid it. University of New Hampshire. http://www.wvu.edu/~agexten/forglvst/Dairy/dirm20.pdf (11. Nov. 2008) Dargatz D.A., Dewell G.A., Mortimer R.G. 2004. Calving and calving management of beef cows and heifers on cow-calf operations in the United States. Theriogenology, 61: 997– 1007 Deutscher G., Colburn D., Davis R. 1999. Climate affects birth weights and calving difficulty. Nebraska Beef Cattle Report. MP-71 0 20 40 60 80 100 25 30 35 40 45 50 55 60 65 Birth weight (kg) Pr ob ab ilit y f or d iffi cu lt c alv ing , % Charolais Limousin Figure1. The effect of birth weight on calving difficulty Slika 1. Potek telitve v povezavi z rojstno maso teleta AASvsebina_2009_94_1.indd 30 5.11.2009 23:45:42 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 31 PARAMETERS AFFECTING CALVING DIFFICULTY OF CHAROLAIS … EDUCATIONAL AND RESEARCH CENTRE LOGATEC Gregory K.E., Echternkamp S.E., Curdiff L.N. 1996. Effects of twinning on dystocia, calf survival, calf growth, carcass traits, and cow productivity. Journal of animal science, 74: 1223–1233 Menissier F., Foulley J.L. 1977. Present situation of calving problems in the EEC: incidence of calving difficulties and early calf mortality in beef herds. In: Calving problems and early viability of the calf. A seminar in the EEC programme of coordination of research on beef production held at Fre- ising Federal Republic of Germany, 4–6 May 1977. Hoff- mann B., Mason I.L., Schmidt J. (eds.). The Hague, Boston, London, Martinus Nijhoff publishers: 30–87 Nazzie A., Makarechian M., Berg R.T. 1991. Genetic, pheno- typic and environmental parameter estimates of calving difficulty, weight and measures of pelvic size in beef heifers. Journal of Animal Science, 69: 4793–4800 Radostis O.M., Leslie K.E., Fetrow J. 1994. Herd health. Food Animal Production Medicine. Second Edition. London, Saunders Company: 631 p. Ritchie H.D., Anderson P.T. 1994. Calving difficulty in beef cattle: part I. Beef cattle handbook. Iowa State University. http://www.iowabeefcenter.org/pdfs/bch/02120.pdf (17. Oct. 2008) SAS Institute Inc. 2001. The SAS System for Windows, Release 8.02. Cary, NC, USA AASvsebina_2009_94_1.indd 31 5.11.2009 23:45:43 AASvsebina_2009_94_1.indd 32 5.11.2009 23:45:43 Acta argiculturae Slovenica, 94/1, 33–38, Ljubljana 2009 COBISS: 1.01 Agris category code: L10, L51 NAVIDEZNA PREBAVLJIVOST SUROVIH BELJAKOVIN IN SUROVIH MAŠČOB PRI LINIJAH MIŠI SELEKCIONIRANIH NA VIŠJI OZIROMA NIŽJI ODSTOTEK TELESNIH MAŠČOB 1 Tina TREBUŠAK 2, Tatjana PIRMAN 3, Simon HORVAT 4 Delo je prispelo 20. januarja 2009, sprejeto 3. junija 2009. Received January 20, 2009; accepted June 3, 2009. 1 Prispevek je del diplomske naloge, mentor izr. prof. dr. Simon Horvat, somentorica doc. dr. Tatjana Pirman The article is a part of graduation thesis, supervisor assoc. prof. Simon Horvat, Ph.D, co-advisor ass. prof. Tatjana Pirman, Ph.D 2 Univ. v Ljubljani, Biotehniška fak., Odd. za zootehniko, Groblje 3, SI-1230 Domžale, Slovenija, e-pošta: tina.trebusak@bfro.uni-lj.si 3 Isti naslov kot 2, doc., dr. e-pošta: tatjana.pirman@bfro.uni-lj.si 4 Isti naslov kor 2, izr. prof., dr. e-pošta: simon.horvat@bfro.uni-lj.si Navidezna prebavljivost surovih beljakovin in surovih maščob pri linijah miši selekcioniranih na višji oziroma nižji odstotek telesnih maščob Debelost in naraščanje indeksa telesne mase (ITM) pred- stavljata v današnjem času velik zdravstveni problem pri lju- deh, prekomerna zamaščenost pa je prav tako nezaželena pri reji domačih živali, saj poslabšuje gospodarnost prireje. V naši raziskavi smo preučevali vpliv debelosti laboratorijskih miši na navidezno prebavljivost surovih beljakovin in surovih maščob zaužite krme. V dveh prebavljivostnih poskusih smo upora- bili dve selekcijski liniji miši, linijo F (višji odstotek telesnega maščevja) in L (nižji odstotek telesnega maščevja). V prvem poskusu smo uporabili 21 samcev obeh linij (11 linije F in 10 linije L), starih od 9,0 do 18,6 tednov, v drugem pa 23 samcev (11 linije F in 12 linije L), starih od 9,6 do 11,0 tednov. V času poskusa (5 zaporednih dni) smo živali dnevno tehtali, merili količino zaužite krme in zbirali blato. Po postopkih weendske analize smo v vzorcih določili vsebnost surovih beljakovin in surovih maščob v krmi in blatu. Rezultati so pokazali, da med linijama F in L obstajajo statistično značilne razlike v navidezni prebavljivosti surovih beljakovin in surovih maščob. Pri zauži- vanju krme ni bilo statistično značilnih razlik med linijama, so se pa pokazale statistično značilne razlike pri zaužiti krmi na g telesne mase. Linija L je bolje prebavila tako surove beljakovine (79,6 %), kot tudi surove maščobe (91,8 %), v primerjavi z linijo F, pri kateri je bila navidezna prebavljivost v povprečju 77,1 % oziroma 87,0 % za surove beljakovine in surove maščobe. Gle- de na dobljene rezultate sklepamo, da z razlikami v navidezni prebavljivosti beljakovin in maščob krme ne moremo razložiti velikih fenotipskih razlik med linijama. Ključne besede: domače živali / prehrana živali / prehra- na ljudi / zamaščenost / surove beljakovine / surove maščobe / prebavljivost / selekcija / maščevje / linije / laboratorijske miši Apparent digestibility of crude protein and crude fat in mouse lines selected for high and low body fat content Obesity and increasing of body mass index (BMI) present a growing health problem and are also an unwanted component of growth in domestic animals. The main objective of this study was to examine the effect of obesity on apparent digestibility of diet crude protein and fat in mice. In two subsequent experi- ments digestibility was compared between two selection mouse lines, F line (selected for higher percentage of body fat) and L (selected for lower percentage of body fat). In the first experi- ment 21 males of both lines (11 F and 10 L) between 9.0 and 18.6 weeks of age were used whereas the second experiment involved 23 males (11 F and 12 L) between 9.6 and 11.0 weeks of age. Weights of mice, faeces and food intake were recorded daily for 5 successive days. Using Weende analysis the content of crude protein and crude fat in diet and faeces were deter- mined. The results of our study revealed statistically significant differences in the apparent digestibility of crude protein and crude fat between the F and L line. There were also significant differences in diet intake per g of body weight, but not in the total amount of all consumed diet between the lines. The crude protein and the crude fat were digested more efficiently by the L line (79.6% and 91.8%, respectively) while the F line digest- ed 77.1% of crude protein and 87.0% of crude fat. Consider- ing these results the differences in the apparent digestibility of crude protein and crude fat can not explain great differences in obesity between the F and L line. Kay words: farm animals / animal nutrition / human nu- trition / obesity / crude protein / crude fat / digestibility / selec- tion / body fat / lines / laboratory mice AASvsebina_2009_94_1.indd 33 5.11.2009 23:45:43 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200934 T. TREBUŠAK in sod. 1 UVOD V današnjem času predstavljata debelost in nara- ščanje indeksa telesne mase pri ljudeh velik zdravstveni problem (Taylor in Phillips, 1997). S sekundarnimi obo- lenji, ki so s tem povezana, ogrožata ljudi razvitega sveta (Echwald, 1999) in vedno bolj tudi ljudi iz držav v ra- zvoju (Bell in sod., 2005). Posledica debelosti so lahko različne bolezni, med drugim sladkorna bolezen tipa II, ateroskleroza, povišan krvni tlak, bolezni srca in ožilja, povečuje pa se tudi možnost pojava različnih oblik raka (Echwald, 1999; Rocha in sod., 2003). Tako kot pri ljudeh je tudi pri reji domačih živali, katerih proizvodi so name- njeni za prehrano ljudi, zamaščenost nezaželena kompo- nenta, zaradi večjega deleža maščob v živalskih proizvo- dih. Zamaščene živali imajo tudi slabšo konverzijo krme, kar pomeni, da porabijo več krme na enoto prirasta. Vse to vodi v slabšo gospodarnost prireje. Poleg genetskih vplivov na nalaganje maščevja ozi- roma na zamaščenost imajo pomemben vpliv na to la- stnost tudi okoliški dejavniki kot na primer prehrana, temperatura okolja, raven telesne dejavnosti. Čeprav je pri telesni dejavnosti pri živalih relativno veliko dokazov tudi o obstoju genetskih vplivov na raven spontane te- lesne dejavnosti (Lightfoot in sod., 2008), se predvsem pri človeku telesna dejavnost obravnava kot pomem- ben negenetski dejavnik. Prehrana, tako njena količina kot kakovost, je prepoznana kot eden ključnih okoliških dejavnikov pri nalaganju maščevja. Ob tem se postavlja vprašanje, ali lahko del variabilnosti med osebki z različ- nim deležem maščevja v organizmu razložimo z razlika- mi v sposobnostih za prebavljanje hranljivih snovi. S pre- bavljivostjo lahko ocenimo kakovost oziroma parametre hranilne vrednosti določenega krmila in sposobnost ži- vali za izkoriščanje krme (Orešnik in Kermauner, 2008). V raziskavi smo uporabili dve liniji miši, linijo FLI (F, višji odstotek telesnega maščevja) in linijo FHI (L, nižji odstotek telesnega maščevja), ki ju redijo na Kate- dri za genetiko, animalno biotehnologijo in imunologijo Oddelka za zootehniko Biotehniške fakultete. Liniji izvi- rata iz laboratorija na Škotskem (Edinburgh) in sta rezul- tat več kot dvajset letne dvosmerne selekcije na odstotek gonadalne maščobe pri samcih, starih 10 tednov. V liniji, selekcionirani na višji odstotek gonadalne maščobe, se je le-ta povečal za 36 %, medtem ko se je liniji, selekcionira- ni na nižji odstotek, le-ta zmanjšal za 44 % v primerjavi z vrednostmi izvorne populacije miši pred selekcijo (Sharp in sod., 1984). Za vsako linijo so izvajali tri neodvisne selekcijske ponovitve, ki so jih v dvajseti generaciji kri- žali med seboj, da bi oblikovali enotno linijo F in enotno linijo L (Hastings in Hill, 1989; cit. po Horvat in sod., 2000). Po 53-ih generacijah parjenja je odstotek telesnih maščob pri liniji F znašal 22 % in pri liniji L 4 %, medtem ko je bil pri kontrolni populaciji 10 % pri 14 tednov starih samcih (Bünger in Hill, 1999). Ti dve liniji predstavljata odličen model za preuče- vanje vpliva debelosti na različne fiziološke in genetske parametre. Med obema linijama obstajajo velike razlike v fenotipu, ni pa statistično značilnih razlik v zauživanju krme (Morton in sod., 2005). Namen naše raziskave je bil ugotoviti, kakšna je na- videzna prebavljivost surovih beljakovin (SB) in surovih maščob (SM) zaužite krme pri obravnavanih selekcio- niranih linijah miši. Postavili smo ničelno hipotezo, da med linijama ni statistično značilnih razlik v navidezni prebavljivosti SB in SM iz obroka. 2 MATERIAL IN METODE 2.1 POSKUSNE ŽIVALI IN IZVEDBA POSKUSA V raziskavi smo uporabili dve liniji miši, linijo F, selekcionirano na višji odstotek telesnega maščevja in linijo L, selekcionirano na nižji odstotek telesnega ma- ščevja (glej Uvod za podrobnosti o razvoju teh linij). Živali so bile med poskusom individualno nameščene v makrolonskih kletkah (Techniplast, Italija) z dimenzija- mi 33 cm (dolžina) × 16 cm (širina) × 12,5 cm (višina), ki so bile pokrite z mrežo, kamor smo namestili krmo in napajalnike z vodo. Uporabili smo steljo (Lignocel, Nemčija) ter krmo Altromin 1324 (po deklaraciji proi- zvajalca vsebuje 19,0 % surovih beljakovin, 4,0 % surovih maščob, 6,0 % surove vlaknine, 7,0 % surovega pepela, 0,9 % kalcija, 0,7 % fosforja, 5,0 mg bakra, 15.000 IE vita- mina A, 600 IE vitamina D3, 75,0 mg vitamina E) in vodo z dodatkom 37 % HCl (pH = 3–4), ki sta bili živalim ves čas na voljo. Izvedli smo dva prebavljivostna poskusa z name- nom, da bi ugotovili tudi ponovljivost rezultatov. V prvi poskus smo vključili 11 samcev linije F in 10 samcev lini- je L, starih od 9,0 do 18,6 tednov (povprečna starost 13,4 tednov). V drugem poskusu pa smo uporabili 11 samcev linije F in 12 samcev linije L, starih od 9,6 do 11,0 tednov (povprečna starost 10,2 tedna). Živali smo ob začetku poskusa stehtali in jih namestili v čiste kletke s steljo. Pet zaporednih dni smo dnevno zbirali blato živali, ki smo ga pobirali iz stelje in ga v označenih plastičnih posodi- cah hranili v zamrzovalni skrinji. Celotno količino blata (vseh 5 dni) ene živali smo zbrali v eni posodici. Dnevno smo živali tehtali in merili količino zaužite krme. AASvsebina_2009_94_1.indd 34 5.11.2009 23:45:44 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 35 NAVIDEZNA PREBAVLJIVOST SUROVIH BELJAKOVIN ... PRI LINIJAH MIŠI SELEKCIONIRANIH ... TELESNIH MAŠČOB 2.2 KEMIJSKE ANALIZE Blato in vzorce krme smo analizirali v kemijskem laboratoriju Katedre za prehrano Oddelka za zootehni- ko Biotehniške fakultete. V krmi in v blatu živali smo s postopki weendske analize določili vsebnost surovih ma- ščob (Methodenbuch, 1988) in surovih beljakovin (Me- thodenbuch, 1993). Vsak vzorec blata smo pred začet- kom analiz v terilnici zdrobili in homogenizirali. 2.3 OBDELAVA PODATKOV Izračune posameznih parametrov smo opravili v programu Excel po spodnjih formulah: – zaužit dušik (N) (g) = (zaužita krma (g) * vseb- nost N v krmi (g/kg)) / 1000 – zaužite SB (g) = zaužit N (g) * 6,25 – zaužite SM (g) = (zaužita krma (g) * vsebnost SM v krmi (g/kg)) / 1000 – izločen N z blatom (g) = (vsebnost N v blatu (g/ kg) * količina blata (g)) / 1000 – izločene SB z blatom (g) = izločen N * 6,25 – izločene SM z blatom (g) = (vsebnost SM v blatu (g/kg) * količina blata (g)) / 1000 – navidezna prebavljivost N oz. SB (%) = ((zaužit N – izločen N) / zaužit N) * 100 – navidezna prebavljivost SM (%) = ((zaužite SM – izločene SM) / zaužite SM) * 100 Posamezne parametre prebavljivosti smo testirali z dvema modeloma, ločeno za vsak prebavljivostni poskus. V model za prvi poskus smo vključili vpliv skupine (sis- tematski vpliv, Si) in glede na to, da so bile starosti živali zelo neizenačene, tudi regresijo (bi) na starost (xi). V mo- del za drugi poskus pa smo vključili samo vpliv skupine, saj med živalmi ni bilo bistvenih razlik v starosti. Model 1 (poskus 1): yij = µ + Si + bi (xi – x) + eij Model 2 (poskus 2): yij = µ + Si + eij 3 REZULTATI IN RAZPRAVA Namen raziskave je bil ugotoviti, ali obstajajo raz- like v navidezni prebavljivosti surovih beljakovin in su- rovih maščob med linijama L in F. Do sedaj v literaturi ni veliko objav o primerjavi sposobnosti za prebavo med linijami z višjim oziroma nižjim odstotkom telesnega maščevja, je pa več objav o različnih prebavljivostnih po- skusih, kjer so preizkušali učinke različnih snovi na tele- sno maso, sestavo telesa miši, prebavljivost in podobno. V času prvega poskusa se telesna masa znotraj obeh linij miši praktično ni spremenila, določili pa smo stati- stično značilne razlike v telesni masi živali med linijama (p = 0,0004). Živali linije L so bile v povprečju za 7,4 g lažje od miši linije F (pregl. 1). Pri zauživanju krme med linijama ni bilo statistično značilnih razlik (p = 0,5988), pokazale pa so se statistično značilne razlike pri količini zaužite krme na g telesne mase (p < 0,0001), kjer je linija L zaužila več krme v primerjavi z linijo F. V času poskusa sta obe liniji zaužili okrog 30 g krme oziroma v povprečju 6 g/dan. Oba rezultata potrjujeta predhodne ugotovitve Mortona s sod. (2005), ki so opravili podoben poskus z linijama F in L v laboratoriju na Škotskem. Dejstvo, da sta rezultata o zauživanju krme in količini zaužite krme na g telesne mase enaka v dveh različnih pogojih reje in uporabljenih različnih vrstah krme, dodatno opravičuje primerjave fizioloških parametrov med poskusi z linija- ma F in L v različnih laboratorijih. Pri količini izločenega blata ni bilo statistično značilnih razlik med linijama. Tudi v drugem poskusu je bila telesna masa med li- nijama statistično značilno različna (p = 0,0001) in se je v času poskusa pri obeh linijah rahlo povečala, kar je bila posledica manjše starosti živali, ki so bile še v obdobju rasti (pregl. 1). Zauživanje krme je bilo podobno pri obeh skupinah, v času poskusa sta obe liniji v povprečju zaužili 27 g krme (p = 0,3038). Prav tako kot v prvem je tudi v drugem poskusu linija L zaužila statistično značilno več krme na g telesne mase (p = 0,0196). Pri tem poskusu so se pokazale statistično značilne razlike v količini izloče- nega blata (p = 0,0044), saj je linija F izločila kar 16 % več blata v primerjavi z linijo L. Če primerjamo rezultate telesne mase živali in za- uživanja krme med poskusoma, vidimo, da so rezultati primerljivi, v obeh primerih so bile živali linije F težje in živali v vseh skupinah so v povprečju zaužile podobno količino krme. Gledano skupaj so predvsem živali linije L zaužile nekoliko manj krme v drugem poskusu, razlog je verjetno treba iskati v starosti živali, saj so bile le-te v povprečju tri tedne mlajše kot v prvem poskusu. Razlike glede zauživanja krme so se pokazale pri količini zaužite krme na g telesne mase, kjer je linija L v obeh poskusih zaužila statistično značilno več krme. Telesna masa živali linije F je bila nekoliko manjša pri drugem poskusu, zato je bil tudi povprečen prirast pri teh živalih nekoliko ve- čji v primerjavi z isto linijo v prvem poskusu. Pri živalih linije L teh razlik nismo opazili. Verjetno moramo tukaj tudi iskati razlog za statistično značilno razliko pri izlo- čenem blatu med linijama (več pri liniji F) v drugem po- skusu, medtem ko je bilo pri ostalih skupinah podobno. Tudi v prvem poskusu so živali linije F izločile nekoliko več blata v primerjavi z linijo L, vendar razlika ni bila sta- tistično značilna. V obeh primerih je bil večji delež izlo- čenega blata glede na zaužito krmo pri živalih linije F v prvem poskusu 26 % in 30 % in v drugem poskusu 30 % in 34 % za živali linije L in F. AASvsebina_2009_94_1.indd 35 5.11.2009 23:45:45 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200936 T. TREBUŠAK in sod. Rezultati meritev navidezne prebavljivosti surovih beljakovin pri prvem poskusu so pokazali, da med lini- jama L in F ni bilo statistično značilnih razlik pri zaužiti in izločeni količini surovih beljakovin, kljub temu pa je seštevek majhnih razlik pripeljal do statistično značilno (p = 0,0415) boljše navidezne prebavljivosti surovih be- ljakovin pri miših linije L, ki so prebavile 80,36 % dušika, miši linije F pa 78,21 % (pregl. 2). Tudi pri drugem poskusu med skupinama ni bilo statistično značilnih razlik pri zauživanju beljakovin in prav tako ne pri koncentraciji dušika v blatu. Vendar pa so živali linije F pri drugem poskusu izločile (pregl. 2) statistično značilno več surovih beljakovin z blatom (p = 0,0013), kar je posledica statistično značilno večje količine izločenega blata (pregl. 1) v času trajanja po- skusa. Navidezna prebavljivost surovih beljakovin je bila tudi v drugem poskusu statistično značilno (p = 0,0071) boljša pri liniji L (78,88 %) kot pri liniji F (75,90 %) (pre- gl. 2). Če primerjamo oba poskusa, lahko rečemo, da se je pri živalih v drugem poskusu absorbiralo manj surovih beljakovin (nižja navidezna prebavljivost) kot v prvem poskusu. Rezultati oz. razlike med linijama L in F znotraj posameznega poskusa so primerljive in ponovljive med obema poskusoma. Tudi pri surovih maščobah smo dobili podobne rezultate. Niti v prvem niti v drugem poskusu ni bilo statistično značilnih razlik pri zaužiti količini surovih maščob. Vendar pa so se pokazale statistično značilne razlike pri koncentraciji maščob v blatu (p  =  0,0080), Poskus 1 / Trial 1 Poskus 2 / Trial 2 Linija L / Line L Linija F / Line F Linija L / Line L Linija F / Line F Št. živali Number of animals 10 11 12 11 Telesna masa na začetku poskusa (g) Initial body weight (g) 26,53 ± 1,10a 33,93 ± 0,99b 24,27 ± 0,54a 29,83 ± 0,56b Telesna masa na koncu poskusa (g) Final body weight (g) 26,71 ± 1,11a 34,04 ± 1,00b 25,02 ± 0,65a 31,04 ± 0,68b Prirast (g/5 dni) Weight gain (g/5 day) 0,18 ± 0,18 0,12 ± 0,16 0,76 ± 0,27 1,22 ± 0,28 Zaužita krma (g/5 dni) Diet intake (g/5 day) 30,94 ± 1,78 29,28 ± 1,61 26,87 ± 1,27 28,81 ± 1,33 Zaužita krma na g telesne mase (g/g) Diet intake per g of body weight (g/g) 0,231 ± 0,04a 0,173 ± 0,03b 0,215 ± 0,03a 0,185 ± 0,02b Izločeno blato (g/5 dni) Excreted faeces (g/5 day) 8,16 ± 0,35 8,75 ± 0,32 8,17 ± 0,34a 9,74 ± 0,36b Preglednica 1: Live Telesna masa živali, zauživanje krme in izločeno blato Table 1: Body weight, diet intake and excreted faeces a, b povprečja znotraj vsakega poskusa označena z različnimi črkami, so statistično značilna (p < 0,05) / values with different subscripts within each trial are significantly different (P<0.05) Poskus 1 / Trial 1 Poskus 2 / Trial 2 Linija L / Line L Linija F / Line F Linija L / Line L Linija F / Line F Zaužiti N (g) N intake (g) 0,90 ± 0,05 0,85 ± 0,05 0,78 ± 0,04 0,84 ± 0,04 N v blatu (g/kg) N in faeces (g/kg) 21,18 ± 0,47 21,10 ± 0,42 20,04 ± 0,27 20,50 ± 0,29 Izločeni N (g) Excreted N (g) 0,17 ± 0,01 0,18 ± 0,01 0,16 ± 0,01a 0,20 ± 0,01b Navidezna prebavljivost SB (%) Apparent digestibility of CP (%) 80,36 ± 0,78a 78,21 ± 0,70b 78,88 ± 0,69a 75,90 ± 0,72b Preglednica 2: Navidezna prebavljivost surovih beljakovin (SB) Table 2: Apparent digestibility of crude protein (CP) a, b povprečja znotraj vsakega poskusa označena z različnimi črkami, so statistično značilna (p < 0,05) / values with different subscripts within each trial are significantly different (P<0.05) AASvsebina_2009_94_1.indd 36 5.11.2009 23:45:45 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 37 NAVIDEZNA PREBAVLJIVOST SUROVIH BELJAKOVIN ... PRI LINIJAH MIŠI SELEKCIONIRANIH ... TELESNIH MAŠČOB tako se je posledično statistično značilno razlikovala tudi količina izločenih surovih maščob (p  =  0,0012). Prav tako kot beljakovine so tudi maščobe statistično značilno (p = 0,0185) bolje prebavile miši linije L (92,02 %), med- tem ko so miši linije F prebavile 87,41 % surovih maščob (pregl. 3). Tako kot v prvem poskusu je bila tudi pri drugem poskusu koncentracija maščob v blatu statistično značil- no (p = 0,0185) večja pri liniji F in zato tudi skupna koli- čina izločenih maščob z blatom (p = 0,0003). Rezultat je statistično značilno (p = 0,0064) boljša navidezna preba- vljivost surovih maščob pri liniji L (91,61 %) v primerjavi z linijo F (86,54 %) (pregl. 3). V raziskavi, kjer so Ortmann in sod. (2003) spre- mljali vpliv nekaterih makro hranil na prebavljivost ener- gije, so ugotovili, da standardno krmo s 5  % maščobe slabše prebavijo miši brez rjave tolšče (76,5 %) v primer- javi z osnovnim tipom miši (80,6 %), kar je nekoliko v nasprotju z našimi rezultati, saj so pri nas miši z manj te- lesne maščobe (linija L) bolje prebavile surovo maščobo. Pri pol – sintetični krmi (10 % ogljikovih hidratov, 20 % beljakovin, 70 % maščob) pa je bila prebavljivost energije pri obeh skupinah praktično enaka, v povprečju 94,25 %. Potrebno je poudariti, da so Ortmann in sod. (2003) uporabljali model miši, ki se zelo razlikuje od našega. Pri njihovi študiji so primerjali liniji, ki se razlikujeta v de- ležu rjave tolšče, medtem ko se naši liniji razlikujeta ve- činoma v deležu bele tolšče, zato je potrebna previdnost pri primerjavi rezultatov teh dveh študij. Hastings in sod. (1997) so izvedli prebavljivostni poskus, v katerem so merili prebavljivost suhe snovi pri samcih linij L in F (isti liniji kot v našem poskusu) iz 11. generacije. Poskus so izvedli v bilančnih kletkah in ugotovili, da med lini- jama ni bilo statistično značilnih razlik v prebavljivosti suhe snovi. V naši raziskavi smo ugotovili razlike tako v navidezni prebavljivosti surovih maščob kot tudi suro- vih beljakovin, kar se ne ujema z njihovim rezultatom. Razlog, da v njihovi raziskavi niso ugotovili razlik, lahko iščemo v genotipu linij po 11-tih generacijah dvosmerne selekcije, ko liniji še nista bili tako zelo genetsko različni, kar je bilo vidno tudi v fenotipu (relativno majhna razlika v deležu telesnih maščob). Hughes in Pitchford (2004) sta v raziskavi ugotovila, da linija miši, selekcionirana na večje zauživanje krme in kontrolna skupina, ki ni bila se- lekcionirana, za 16 % bolje prebavijo hranljive snovi kot linija, selekcionirana na manjše zauživanje krme. To, kar se absorbira skozi sluznico v črevesju, še ne pomeni, da živali lahko uporabijo. Za bolj popolno sliko bi morali preveriti tudi, ali obstajajo razlike v učinkovi- tosti presnove absorbiranih hranljivih snovi, za kar bi potrebovali vsaj zbiranje seča, ki pa je bilo v danih raz- merah neizvedljivo, ker so živali v bilančnih kletkah zelo hitro hujšale. Del fenotipskih razlik (delež telesnih ma- ščob) med linijama lahko razložimo z razlikami v telesni dejavnosti (Simončič in sod., 2008). Glede na posredne izračune energijske bilance, (Bünger in sod., 2003) celo- tno fenotipsko razliko med linijama (skoraj 20 % telesnih maščob) ne moremo razložiti samo s povišano telesno dejavnostjo linije L, saj so najverjetneje vpletene tudi raz- like v termogenezi in druge genetske oziroma fiziološke razlike. Tou in Wade (2002) kot vzrok za različno raven telesne dejavnosti navajata vpliv prehrane, starosti, spo- la in genetski vpliv. Preučiti bi še morali, če prihaja do razlik tudi zaradi razlik v pretoku krme skozi prebavi- la in dolžini tankega in debelega črevesa pri naših lini- jah. Da prihaja do statistično značilnih razlik v obsegu in teži tankega črevesa pri suhih in debelih miših linije C57BL/6J, sta ugotovila Ferraris in Vinnakota (1995). Glede na to, da smo v naša poskusa vključili samce linij F in L, bi bilo v nadaljnjih poskusih zanimivo preveriti, ali bi dobili podobne rezultate tudi pri samicah naših linij. Rezultati navidezne prebavljivosti beljakovin in ma- ščob kažejo, da bi morale biti živali linije L težje, saj so zaužile podobno količino krme oziroma večji odstotek Poskus 1 / Trial 1 Poskus 2 / Trial 2 Linija L / Line L Linija F / Line F Linija L / Line L Linija F / Line F Zaužite SM (g) CF intake (g) 1,11 ± 0,06 1,05 ± 0,06 0,96 ± 0,04 1,03 ± 0,05 SM v blatu (g/kg) CF in faeces (g/kg) 10,66 ± 0,92a 15,16 ± 0,83b 9,92 ± 1,07a 13,88 ± 1,12b Izločene SM (g) Excreted CF (g) 0,09 ± 0,01a 0,13 ± 0,01b 0,08 ± 0,01a 0,13 ± 0,01b Navidezna prebavljivost SM (%) Apparent digestibility of CF (%) 92,02 ± 0,65a 87,41 ± 0,59b 91,61 ± 1,16a 86,54 ± 1,21b Preglednica 3: Navidezna prebavljivost surovih maščob (SM) Table 3: Apparent digestibility of crude fat (CF) a, b povprečja znotraj vsakega poskusa označena z različnimi črkami, so statistično značilna (p < 0,05) / values with different subscripts within each trial are significantly different (P<0.05) AASvsebina_2009_94_1.indd 37 5.11.2009 23:45:46 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200938 T. TREBUŠAK in sod. krme glede na telesno maso kot živali linije F in so jo tudi bolje prebavile, dejansko pa imajo manj naloženih ma- ščob in manjšo telesno maso pri isti starosti. Vzroke za izrazite fenotipske razlike med linijama je torej potrebno iskati v drugih genetsko ali okoliško pogojenih dejavni- kih. 4 SKLEPI Med linijama ni bilo statistično značilnih razlik v količini zaužite krme. Linija L je zaužila statistično zna- čilno več krme na g telesne mase kot linija F. Navidezna prebavljivost SB je bila pri liniji L v povprečju 80,36 % in 78,88 % v prvem oziroma v drugem poskusu ter pri liniji F 78,21 % in 75,90 % v prvem oziroma drugem posku- su. Prav tako je bila navidezna prebavljivost SM v pov- prečju boljša pri liniji L (92,02 % in 91,61 % pri prvem in drugem poskusu) kot pri liniji F (87,41 % in 86,54 % pri prvem in drugem poskusu). Z razlikami v navidezni prebavljivosti proučevanih hranljivih snovi ne moremo pojasniti velikih fenotipskih razlik med linijama L in F. Glede na to, da imajo miši linije F zaradi večje telesne mase večje potrebe za vzdrževanje, naši rezultati nakazu- jejo, da miši linije F bolje izkoriščajo energijo in hranljive snovi v presnovi, rezultat česar je večji delež naloženih maščob in težje živali linije F v primerjavi z linijo L pri isti starosti. Prav tako pa manjše zauživanje krme na te- lesno maso pri liniji F dokazuje, da obstajajo genetske razlike med linijama v presnovi, kar bi bilo potrebno pre- učiti v nadaljnjih poskusih. 5 ZAHVALA Avtorji članka se zahvaljujemo Marku Kodri za po- moč pri kemijskih analizah ter mladi raziskovalki Zali Prevoršek in tehnični sodelavki Ani Zanjkovič za po- moč pri izvedbi poskusa. Zahvaljujemo se tudi prof. dr. Andreju Orešniku za pregled članka. Del raziskave je bil financiran s projektom CRP V3-0365 (ARRS in MZ, Slo- venija). 6 VIRI Bell C.G., Walley A.J., Froguel P. 2005. The genetics of human obesity. Nature reviews: Genetics, 6: 221–234 Bünger L., Forsting J., McDonald K.L., Horvat S., Duncan J., Hochscheid S., Baile C.A., Hill W.G., Speakman J.R. 2003. Long-term divergent selection on fatness in mice indicates a regulation system independent of leptin production and reception. The Faseb Journal, 17, 1: 85–87 Bünger L., Hill W.G. 1999. Inbred lines of mice derive from long-term divergent selection on fat content and body weight. Mammalian Genome, 10: 645–648 Echwald S.M. 1999. Genetics of human obesity: lessons from mouse models and candidate genes. Journal of Internal Medicine, 254: 653–666 Ferraris R.P., Vinnakota R.R. 1995. Intestinal nutrient transport in genetically obese mice. The American Journal of Clinical Nutrition, 62: 540–546 Hastings I.M., Moruppa S.M., Bünger L., Hill W.G. 1997. Ef- fects of selection on food intake in the adult mouse. Journal of Animal Breeding and Genetics, 114: 419–434 Horvat S., Bünger L., Falconer V.M., Mackay P., Law A., Bulfield G., Keightley P.D. 2000. Mapping of obesity QTLs in a cross between mouse lines divergently selected on fat content. Mammalian Genome, 11: 2–7 Hughes T.E., Pitchford W.S. 2004. Direct response to selection for post-weaning net feed intake in mice and correlated re- sponses in post-weaning growth, intake, gross digestibility and body composition. Australian Journal of Experimental Agriculture, 44: 489–500 Lighfoot J.T., Turner M.J., Pomp D., Kleeberger S.R., Leamy L.J. 2008. Quantitative trait loci for physical activity traits in mice. Physiol Genomics, 32: 401–408 Methodenbuch. Die chemische Untersuchung von Futtermit- teln. 1998. 2. Erganzungslieferung. Darmstadt, VDULFA: Band III Methodenbuch. Die chemische Untersuchung von Futtermit- teln. 1993. 3. Erganzungslieferung. Darmstadt, VDULFA: Band III. Morton N.M., Densmore V., Wamil M., Ramage L., Nichol K., Bünger L., Seckl J.R., Kenyon C.J. 2005. A polygenic model of the metabolic syndrome with reduced circulating intra- adipose glucocorticoid action. Diabetes, 54: 3371–3378 Orešnik A., Kermauner A. 2008. Osnove prehrane živali. Učbe- nik. Domžale, Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Oddelek za zootehniko: 134 str. Ortmann S., Prinzler J., Klaus S. 2003. Self-selected macronu- trient diet affects energy and glucose metabolism in brown fat-ablated mice. Obestity Research, 11, 12: 1536–1544 Rocha J.L., Eisen J.E., Van Vlack L.D., Pomp D. 2003. A large sample QTL study in mice: 2. Body composition. Mamma- lian Genome, 14: 100–113 Sharp G.L., Hill W.G., Robertson A. 1984. Effects of selection on growth, body composition and food intake in mice I. Responses in selected traits. Genetical Research, 43, 1: 75–92 Simončič M., Horvat S., Stevenson P.L., Bünger L., Holmes M.C., Kenyon C.J., Speakman J.R., Morton N.M. 2008. Di- vergent physical activity and novel alternative responses to high fat feeding in polygenic fat and lean mice. Behavior Genetics, 38, 3: 292–300 Taylor A.T., Phillips S.J. 1997. Obesity QTL on mouse chromo- some 2 and 17. Genomics, 43: 249–257 Tou J.C., Wade C.E. 2002. Determinants affecting physical ac- tivity levels in animal models. Experimental Biology and Medicine, 227, 8: 587–600 AASvsebina_2009_94_1.indd 38 5.11.2009 23:45:47 Acta argiculturae Slovenica, 94/1, 39–46, Ljubljana 2009 COBISS: 1.01 Agris category code: T01 IDENTIFICATION OF ENVIRONMENTAL IMPACT HOT SPOTS IN TRADITIONAL FOOD PRODUCTION LINES Ilja Gasan OSOJNIK ČRNIVEC 1, Romana MARINŠEK-LOGAR 2 Received October 23, 2008; accepted May 7, 2009. Delo je prispelo 23. oktobra 2008, sprejeto 7. maja 2009. 1 Univ. of Ljubljana, Biotechnical Fac., Dept. of Animal Science, Groblje 3, SI-1230 Domžale, Slovenija, Assist., e-mail: gasan.osojnik@bfro.uni-lj.si 2 Same address, Prof., Pd.D., M.Sc., e-mail: romana.marinsek@bfro.uni-lj.si Identification of environmental impact hot spots in traditional food production lines Evaluating the environmental impact of agricultural food production systems is a relatively recent research activity and the present methods for assessing the environmental impact associated with production-consumption systems are input- output accounting, ecological footprint analysis, life cycle as- sessment, financial evaluation of environmental externalities, farm cost and food miles. Complete environmental impact analyses require considerable amounts of data and time and are very likely to be expensive. Preliminary identification of the most-evident environmental hot spots is beneficial in aiding the determination of the analysis scope and goal and in setting the borders of the studied system. In the present study a re- construction of the production schemes was performed and the identification of evident environmental impact hot spots was performed expert-wise for four selected model food products (hard cooked cheese, dry-cured ham, beer and cauliflower), traditional in Europe. This preliminary hot spot identification was preformed specifically for a conceptual life cycle assess- ment (LCA) technique in prosecution. In our opinion, these results can also be employed as a basis for many other environ- mental impact assessment approaches. Key words: traditional food products / environment / en- vironmental impact / Europe Kritične točke potencialnega obremenjevanja okolja v proizvo- dnji tradicionalnih živil Celostno ocenjevanje vplivov na okolje v kmetijski pro- izvodnji živil je sorazmerno mlada raziskovalna dejavnost. Trenutne metode, ki omogočajo ocenjevanje vpliva na okolje v sistemih proizvodnje in nadaljnjega ravnanja s proizvodom, so t.i. input-output računovodstvo, analize ekoloških sledi, ocenjevanje življenjskega cikla, finančno ocenjevanje zunanjih vplivov na okolje, okoljska bilanca kmetije in obremenjevanje okolja zaradi transporta. Podrobne analize vpliva na okolje so drage, prav tako pa za izvedbo potrebujemo precej časa in specifičnih podatkov. S preliminarno identifikacijo kritičnih točk potencialnega obremenjevanja okolja pridobimo rezulta- te, ki so nam v pomoč pri določevanju obsega in ciljev analize in pri postavljanju mej preučevanega sistema. V tej študiji smo identificirali postopke v štirih modelnih proizvodnih linijah evropskih tradicionalnih živil (sir, pršut, pivo, cvetača) in na podlagi strokovnega znanja opravili izbiro kritičnih okoljskih točk. Pripravljen pregled smo opravili zaradi nadaljnje uporabe v konceptualni študiji ocenjevanja življenjskega cikla. Menimo, da je opisani postopek mogoče uporabiti tudi za druge pristope presoje vplivov na okolje. Ključne besede: tradicionalna živila / okolje / vpliv na okolje / Evropa 1 INTRODUCTION In order to improve the knowledge on environmen- tal impact of current food production systems and to find the solutions to reduce the negative impacts effective multi-approach environmental assessment methodolo- gies are required. Evaluating the environmental impact of agricultural food production systems is a relatively recent research activity (Foster et al., 2006), nevertheless there are new methodologies arising. Because of the need to evaluate global emissions and the impacts from the whole pro- duction line in relation to types and amounts of products consumed (COM (2003) 302), the interest for product- AASvsebina_2009_94_1.indd 39 5.11.2009 23:45:47 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200940 I. G. OSOJNIK ČRNIVEC and R. MARINŠEK-LOGAR oriented and life-cycle assessment is increasing (Hlaberg et al., 2005). The present methods for assessing the envi- ronmental impact associated with production-consump- tion systems are input-output accounting, ecological footprint analysis, life cycle assessment (LCA), financial valuation of environmental externalities, farm cost and food miles (Pretty et al., 2005; Tomassen and De Boer, 2005). Environmental impact assessment techniques im- pose evaluation measures based on different environ- raw milk 12°C fat / protein = 1.10 32°C coagulation 35 min cutting after 39 - 43 min heating 53 - 54°C, 35 min whey 150g/cm2, 20 h salting 2½ h ripening 3x / week 4 weeks, 12°C, 93 % RH 10 weeks, 17°C, 95 % RH 20 weeks, 7°C, 93 % RH milk preparation collection & storage cream skimming & standardization heating rennet separating the whey from the curd pumping / drainage pressing in moulds rubbing with brine saturated brine moulds brine Figure 1: Process flowchart of studied hard cooked cheese manufacturing line (RH – relative humidity). Slika 1: Procesni diagram preučevane proizvodnje linije trdega sira (RH – relativna vlažnost). AASvsebina_2009_94_1.indd 40 5.11.2009 23:45:48 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 41 IDENTIFICATION OF ENVIRONMENTAL IMPACT HOT SPOTS IN TRADITIONAL FOOD PRODUCTION LINES mental condition indicators. Yet, the set of agri-envi- ronmental indicators varies little between governmental and international authorities involved in impact assess- ment (OECD, 2001; EEA, 2006; USDA, 2006; EPA, 2007) which all observe the environmental impact of agricul- ture from the shared viewpoints of soil, air and water quality, climate change, land consumption, biodiversity, ecosystems and human health. Amongst the aforementioned methodologies, the “cradle to grave” approach of life cycle assessment of- fers the most comprehensive incorporation of the envi- ronmental indicators. LCA is a process of evaluating the effects that a product has on the environment over the entire period of its life. It can be used to study the envi- ronmental impact of either a product or the function the product is designed to perform (EPLC, 2007). In the first stage of LCA, the scope and boundaries of the studied system are defined. The second stage, the life cycle inventory (LCI) consists of all information, material and energy flow registration within the chosen limits. Thirdly, life cycle impact assessment (LCIA) is ex- ecuted by transforming LCI qualitative descriptors into quantitative contributions to specific environmental cat- egories (e.g. acidification, eutrophication, global warm- ing, human and eco toxicity, use of resource etc.), which are put into perspective in the last, interpretation phase (ISO 14040). A well defined scope of the environmental impact assessment is essential. A highly specific LCA, for exam- ple, can be employed to discover the points in the pro- duction where the potential for environmental burden- ing is the highest. On the other hand, conceptual LCA can be set on evaluating the potentials of known environ- mental impact production hot spots (EEA, 1997). In traditional food production simplified and con- ceptual applications of LCA are fit for use in the method development. A procedure for a preliminary-level ex- pert-wise determination of environmental production hot spots is presented in the following article. In all stud- ied model production lines, the environmental hot spots were annotated to processes in the agricultural produc- tion. Separately, the models were mostly connected to di- rect or indirect water and energy consumption. 2 METHODS 2.1 SELECTED MODEL TRADITIONAL FOOD PRODUCTS Four model production lines were reconstructed to represent European traditional food products in the sec- tors of dairy, meet, beverages and vegetables. The dairy model was based on Slovenian hard cooked cheese. In the European Union cheese consump- tion is prevailing in semi hard and hard type of cheeses. In 2002 cheese accounted for 44% of milk utilization in EU-15 and is an important product in the dairy portfolio (Foster et al., 2006). The meat model was based on Spanish dry-cured ham production. Pork remains the predominant meat consumed in Europe. In 2002 the EU-15 gross human apparent consumption of pig meat was 16.5 kilotons, equal to the total amount of cattle and poultry meat con- sumed (EUROSTAT, 2007). The environmental impacts of dry-cured ham production have not yet been assessed and they present a challenge. The beer model was based on Italian and Czech la- ger beer production. Environmental impact extents of food production are reported to be higher than those of beverage production, where bottled and canned drinks appear to be most significant in environmental impact contribution (Tukker et al., 2006). The vegetable model was based on the Mediterrane- an cauliflower growing. Worldwide, brassicaceous plants are one of the most abundant vegetable families grown in agricultural farming systems. Many crop species of the economically important Brassica genus provide edible roots, leaves, stems, buds, flowers and/or seeds, rich in compounds which have shown a beneficial effect on hu- man nutrition and health (Pua and Douglas, 2004; Ayaz et al., 2006; Higdon et al., 2007) 2.2 PRELIMINARY ENVIRONMENTAL HOT SPOTS IDENTIFICATION The basic sources of information were various com- mercial, educational and research organizations. From them general production descriptions were obtained in order to formulate process diagrams of the model tra- ditional food production lines. These flowcharts were then sent back to the source and some additional field experts, for approval, correction and to gain feedback on the practical regularities of the reconstructions. Basing on the conceptual production schemes, the evident points where potential environmental burdening can occur were identified as pollution hot spots. 3 RESULTS AND DISCUSSION 3.1 HARD COOKED CHEESE There are a number of stages involved in the process of natural cheesemaking. The production involves pri- AASvsebina_2009_94_1.indd 41 5.11.2009 23:45:48 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200942 I. G. OSOJNIK ČRNIVEC and R. MARINŠEK-LOGAR mary production of raw milk, cheese production (Fig. 1) and post ripening treatments. The production of cooked hard cheese includes four basic steps: coagulation, draining, salting and ripening. After the raw milk is collected, it is stored at 12  °C. In the dairy, the raw milk is standardized to a certain fat / protein ratio and heated. Rennet is mixed with the milk and after coagulation the curd is cut. Whey is separated from the curd with draining or pumping and with press- ing in moulds. The cheese is then exposed to saturated brine and rubbed with brine in successive intervals dur- ing ripening (Berlin, 2002; Buchin, 2007). Evident points of potential environmental impact in the cheese production line are: – primary production – whey management – washing of used hoops and moulds – brine management – ripening – packaging. The environmental charge of raw milk is, therefore, dependant on milk yield, breeding regime, breed (dairy or combined) and nutrition (year long or with pasture, also application and origin of concentrates), location (lowland or mountains) and manure management (stor- ing of slurry or farmyard manure; spreading times and types). Whey management is a persisting environmental problem in the cheesemaking process. Even that several possibilities for whey exploitation have been suggested over the last 50 years (e.g. Gonzalez Siso, 1996), a consid- erable amount of this lactose and protein rich solution is still left unused. In the European Union, 40% of the liq- uid whey is applied to further processing (EWPA, 2007). Washing of moulds and hoops and brine man- agement are contributing to water consumption of the process. Salt content may also influence the duration of ripening. The duration of ripening and the measures for assuring the ripening atmosphere can have a significant impact on the process energy requirements. The selection of packaging materials is relevant to the onward waste management and recycling procedures. 3.2 DRY-CURED HAM The manufacturing of dry-cured ham begins with raw meat production followed by the curing process (Fig. 2) and post-ripening treatments. The fundamental steps of the traditional dry-curing process are salting, stabilization and maturation (Barat et al., 2004). Specifically tailored ham cuts (removal of skin, blood and needless parts) are covered with a mixture of the cure (salt and some other ingredients) and placed in a cold room. Then, the hams are washed, scrubbed and kept at a low temperature, allowing the salt concentration to equalize. In the drying room, the hams mature. The traditional hams can ripen up to 3 years (Arnau et al., 1997; Arnau et al., 2007). Post-ripening treatments include deboning, cutting, slicing and packaging (laminated packaging material, plastic tray etc.). Evident points of potential environmental impact in the dry-cured ham production line are: – aspects in primary production – waste management – effluent management – ripening – packaging. The size of the ham cut (depending on genotype, fat- tening duration, fodder etc.) strongly affects the duration of manufacturing procedures and therefore impacts the environmental load of the whole manufacturing scheme. The duration of ripening has a significant impact on the process energy requirements. The amount of cuttings depends on the ham cut, subcutaneous fat, skin and is, logically, higher for slices than for pieces and cuts. The concentration and amount of the salt affects the effluent amount and the ripening time, but also the sta- bility of the product. 3.3 BEER The production of beer comprises primary produc- tion of barley and hops, malting and brewhouse opera- tions (Fig. 3). Breweries typically purchase malted grain from malting operations. In the malting process, the grain is soaked, softened, germinated and dried. The malt can be grinded in the malting facility or in the brewery. The milled malt is mixed with hot water and heated to convert grain starches to fermentable sugars, a procedure known as mashing. In a mashing process known as decoction, a portion of the mash is boiled and added to the rest to raise the overall temperature. The insoluble grain resi- dues (spent grain / brewers grain) are filtered from the mash to produce wort. The wort and hops are boiled in the brew kettle. After brewing, the hops are strained from the wort and the liquid is cooled to the pitching tempera- ture. Yeasts are added and CO2 is collected during fer- mentation. To produce lager beers, bottom-fermenting yeasts are used. After primary fermentation, spent yeast is removed and the beer proceeds to maturation (Hajs- lova & Kocourek, 2007). AASvsebina_2009_94_1.indd 42 5.11.2009 23:45:49 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 43 IDENTIFICATION OF ENVIRONMENTAL IMPACT HOT SPOTS IN TRADITIONAL FOOD PRODUCTION LINES In the packaging line, the beer is filled to bottles (glass, plastic or aluminum), cans (steel or aluminum) and kegs of different volume. Evident points of potential environmental impact in the beer production line are: – aspects in primary production (barley growing and hop growing) – spent grain management – CO2 management – yeast management – energy efficiency – packaging – ethanol recovery. The type of barley purchased, use of fertilizers and pesticides and the distance the material to be transport- ed affect the environmental impact of beer production. Among these categories, transport and pesticides are particularly important in hop growing. Many different options for the employment of spent grain and spent yeast are possible. The environmental impact of these is to be assessed. Management of CO2 directly affects the global warming potential of a production line and has a po- tential influence on its energy and economic efficiency. Many different packaging possibilities should not be overlooked. The treatment of spoiled series, beer spilled and leaked from damaged packing containers is impor- tant towards the eutrophication potential of the facility. 3.4 CAULIFLOWER The production of cauliflower was simplified to seeding, transplanting, growing and harvesting (Fig. 4). Seeds are purchased, sown and propagated by trans- plant producers. Transplanting occurs mostly in the first half of August and can be prolonged up to the end of Sep- tember. The crop is irrigated with sprinkler irrigation. Ir- rigation is given immediately after planting for the first time, a week later the second time and subsequently de- pending on climatic conditions. ham (leg) 1 - 4°C pH 5.6 - 6.2 dry rub pre-salting 1-10 min salting washing drying / ageing meat pre-treatment cutting salt, nitrate & nitrite stabilization excess parts: skin, water effluent > 45 days < 5°C RH 70-85 % 6 - 36 months 5 - 34°C RH 55-80 % 1 day/kg ham Figure 2: Process flowchart of studied dry-cured ham production line (RH – relative humidity). Slika 2: Procesni diagram preučevane proizvodnje linije pršuta (RH – relativna vlažnost). AASvsebina_2009_94_1.indd 43 5.11.2009 23:45:50 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200944 I. G. OSOJNIK ČRNIVEC and R. MARINŠEK-LOGAR Fertilizers are usually applied in all inorganic form, yet the combination with locally accessible manure is not uncommon. Inorganic treatment is supplied in single dose for short-duration varieties and twice for long-du- ration varieties (2/3 at planting and 1/3 30–60 days later). Short-duration varieties are harvested before 100 growing days, long-growing varieties from 100 to 150 growing days. Therefore, time of harvest is generally from the end of October to the end of March (Munoz, 2007). Cauliflower heads are picked manually and packed together in plastic or cardboard boxes. For the time be- ing, vegetables are being packaged mostly for the need of transport. Due to higher demand and shelf life prolon- gation, individual packing (to polypropylene films and such) of plants is arising. insoluble grain separation boiling 120 min95°C insoluble material sedimentation primary fermentation secondary fermentation mashing cooling milled malt hot water decoction 180 min < 80°C mash spent grain wort 1 used hops whirlpool yeast used yeast storage filtration trub CO2 14 - 30 days bottom fermentation 7 days Figure 3: Process flowchart of lager beer manufacturing line. Slika 3: Procesni diagram preučevane proizvodne linije lager piva. AASvsebina_2009_94_1.indd 44 5.11.2009 23:45:50 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 45 IDENTIFICATION OF ENVIRONMENTAL IMPACT HOT SPOTS IN TRADITIONAL FOOD PRODUCTION LINES Evident points of potential environmental impact in the cauliflower growing are: – agronomic practices – crop protection – irrigation – fertilizer management – packaging. 4 CONCLUSIONS Approaching environmental impact assessment expert-wise prior to conducting wholesome assessments in detail has successfully challenged the identification of environmental hot spots in traditional food produc- tion systems. The described procedure was found to be a useful semi-scientific tool in overviewing the available specificity of the field data, evident environmental hot spots and the existent alternative production steps in the extended production system. A preliminary approach saves time, and has a strong interpretative power, since it pays regard to theoretical principles and provides valuable practical feedback from the production site. Although some indications toward the environmental impact extent arise in this early stage, one should restrain oneself from premature judging the structure of the final production line’s environmental burdening potential. 5 POVZETEK Podrobne analize vpliva na okolje so drage, prav tako pa za izvedbo potrebujemo precej časa in speci- fičnih podatkov. S preliminarno identifikacijo kritičnih točk potencialnega obremenjevanja okolja pridobimo re- zultate, ki so nam v pomoč pri določanju obsega in ciljev analize in pri postavljanju mej preučevanega sistema. Identificirali smo postopke v štirih modelnih proi- zvodnih linijah evropskih tradicionalnih živil (sir, pršut, pivo, cvetača) in na podlagi sodelovanja s raziskovalni- mi, izobraževalnimi in tržno naravnanimi inštitucijami opravili strokovno izbiro kritičnih okoljskih točk. Okoljski vidiki kmetijskih dejavnosti so relevantni za vse štiri modelne proizvodnje. V posameznih modelih smo izpostavili še vidike, ki so posredno ali neposredno povezani s porabo vode in energije. Modelom smo dodali tudi okoljske točke, ki so značilne za posamezno proi- zvodnjo. Nadaljnje nameravamo pri vseh proizvodnjah harvest end October to end March20 - 30 t / ha transplants seeds transplant producers 150 days 100 days fertilizing mid August to end September irrigation transplanting crop protection Figure 4: Process flowchart of cauliflower growing. Slika 4: Procesni diagram v preučevani tehnologiji gojenja cvetače. AASvsebina_2009_94_1.indd 45 5.11.2009 23:45:51 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200946 I. G. OSOJNIK ČRNIVEC and R. MARINŠEK-LOGAR preučiti še doprinos embalaže k okoljskemu bremenu ce- lotne proizvodnje. Pridobili smo primeren okvir za ocenjevanje vpli- va na okolje bodisi na konceptualnem bodisi na poglo- bljenem nivoju, na podlagi katerega šele lahko podamo končno oceno možnega obremenjevanja okolja s preuče- vano proizvodno linijo. 6 ACKNOWLEDGEMENTS The authors acknowledge the TRUEFOOD- “Traditional United Europe Food”, an Integrated Project financed by the European Commission under the 6th Framework Programme for RTD (contract n. FOOD- CT-2006-016264). The information in this document re- flects only the authors’ views and the Community is not liable for any use that may be made of the information contained therein. 7 REFERENCES Arnau J., Serra X., Comaposada J., Gou P., Garriga M. 2007. Technologies to shorten the drying period of dry-cured maet products. Meat Science, 77; 81–89 Arnau J. 2007. “Information about dry-cured ham production” Institut de Recerca y Technologia Agroalimentaries, Spain (personal communication, 23. Feb. 2007) Ayaz F.A., Glew R.H., Milson M., Huang H.S., Chuang L.T., Sanz C., Hayırlıoglu-Ayaz S. 2006. Nutrient contents of kale (Brassica oleraceae L. var. acephala DC.). Food Chemistry, 96: 572–579 Barat J.M., Grau R., Pagan-Moreno M.J., Fito P. 2004. Replace- ment of pile salting by simultaneous brine thawing-salting in Spanish cured ham manufacturing. Meat Science, 66: 603–608 Berlin J. 2002. Environmental life cycle assessment (LCA) of Swedish semi-hard cheese. International dairy journal, 12: 939–953 Buchin S. 2007. “Common recycling approaches in TFPs production lines”. Institut National de la Recherche Agronomique, France (personal communication, 18. Jul. 2007). COM. 2003. 302 final. Communication from the Commission to the Council and the European Parliament – Integrated Product Policy – Building on Environmental Life-Cycle Thinking. EEA (European Environment Agency). 1997. Life Cycle Assess- ment, A guide to approaches, experiences and information sources. Environmetal Issue Series no. 6. http://reports.eea.europa.eu/GH-07-97-595-EN-C/en (11. Feb. 2008) EEA. 2006. Integration of environment into EU agriculture policy – the IRENA indicator-based assessment report. http://reports.eea.europa.eu/eea_report_2006_2/en/ IRENA-assess-final-web-060306.pdf (29. Avg. 2007) EPA. 2007. U.S. Environmental Protection Agency. http://www.epa.gov (30. Avg. 2007) EPLC. 2007. European Platform on Life Cycle Assessment. http://lca.jrc.ec.europa.eu/ (30. Avg. 2007) EUROSTAT – Home page. 2007. http://epp.eurostat.ec.europa.eu (10. Sep. 2007) EWPA (European Whey Products Association) homepage. http://www.euromilk.org/ewpa/index.aspx (10. Sep. 2007) Foster C., Green K., Blenda M., Dewick P., Evans B., Flynn A., Mylan J. 2006. Environmental Impacts of Food Produc- tion and Consumption: A report to the Department for Environment, Food and Rural affairs. London. Manchester Buisness School & DEFRA Gonzalez Siso M.I. 1996. The Biotechnological Utilization of Cheese Whey: A Review. Bioresource Technology, 57: 1–11 Halberg N., Van der Werf H.M.G., Basset-Mens C., Dalgaard R., De Boer I.J.M. 2005. Environmental assessment tools for evaluation and improvement of European livestock pro- duction systems. Livestock Production Science, 96: 33–50 Hajslova J., Kocourek V. 2007. “Information about beer produc- tion”. University of Prague, Czech Republic (personal com- munication, 09. Mar. 2007) Higdon J.V., Delage B., Williams D.E. and Dashwood R.H. 2007. Cruciferous vegetables and human cancer next term risk: epidemiologic evidence and mechanistic basis. Phar- macological Research, 55, 3: 224–236 ISO 14040. Environmental management -- Life cycle assess- ment -- Principles and framework. 2006. Munoz P. 2007. “Process Flow in Plant Production – Cauliflow- er”. Insitiuto de Recerca y Technologia Agroalimnetaries. Spain (personal communication, 09. Mar. 2007) OECD. 2001. Environmental Indicators for Agriculture, Meth- ods and Results, Executive Summary. http://www.oecd.org/dataoecd/0/9/1916629.pdf (30. Avg. 2007) Pretty J.N., Ball A.S., Lang T., Morison J.I.L. 2005. Farm costs and food miles: An assessment of the full cost of the UK weekly food basket. Food Policy, 30: 1–19 Pua E.C., Douglas C.J. 2004. Biotechnology in Agriculture and Forestry. Volume 54. Brassica. Berlin Heidelberg, Springer Tomassen M.A., De Boer I.J.M. 2005. Evaluation of indicators to assess the environmental impact of dairy production systems. Agriculture, Ecosystems and Environment, 111: 185–199 Tukker A., Huppes G., Guinée J., Heijungs R., De Koning A., Van Oers L., Suh S., Geerken T., Van Holderbeke M., Jansen B., Nielsen P., Eder P., Delgado L. 2006. Environmental Im- pact of Products (EIPRO) Analysis of the life cycle environ- mental impacts related to the final consumption of the EU- 25. Main report to the European Comission. Joint Research Centre (DG JRC), Institute for Prospective Technological Studies, European Commission USDA. 2006. Agricultural Resources and Environmental Indi- cators. 2006 Edition. http://www.ers.usda.gov/publications/arei/eib16/eib16.pdf (30. Avg. 2007) AASvsebina_2009_94_1.indd 46 5.11.2009 23:45:51 Acta argiculturae Slovenica, 94/1, 47–53, Ljubljana 2009 COBISS: 1.01 Agris category code: T01 VPLIV VELIKOSTI DELCEV ORGANSKIH KOMUNALNIH ODPADKOV NA PROIZVODNJO BIOPLINA Mija SEŽUN 1, Ilja Gasan OSOJNIK ČRNIVEC 2, Romana MARINŠEK-LOGAR 3 Delo je prispelo 24. oktobra 2008, sprejeto 3. junija 2009. Received October 24, 2008; accepted June 3, 2009. 1 Janševa ulica 3a, Radovljica, e-pošta:mija.sezun@ki.si 2 Univ. v Ljubljani, Biotehniška fak., Odd. za zootehniko, Groblje 3, SI-1230 Domžale, Slovenija, asist. 3 Isti naslov kot 2, prof., dr., mag., e-pošta: romana.marinsek@bfro.uni-lj.si Vpliv velikosti delcev organskih komunalnih odpadkov na pro- izvodnjo bioplina V Sloveniji postaja problematika komunalnih odpadkov vedno bolj aktualna, saj je ravnanje z odpadki eno najslabše rešenih nalog v okviru varstva okolja. Odlaganje na deponije je trenutno najbolj običajna praksa ravnanja s komunalnimi odpadki. Posledica neprimernega ravnanja z odpadki je tudi prekomerno sproščanje metana iz odlagališč, zato bo potreb- no poiskati primernejše rešitve. V tej raziskavi smo ugotavljali, kakšna je potencialna produkcija metana iz organskih komu- nalnih odpadkov glede na njihovo različno granulacijo (delci različnih velikosti: >100 mm, 40–100 mm, 10–40 mm in <10 mm). Vzorcem smo predhodno določili delež organske sno- vi (OS), suho snov (SS), skupni organski ogljik (TOC), dušik po Kjeldahlu (TKN), NH4 + in C/N razmerje. Pred inkubacijo in po njej smo določili kemijsko potrebo po kisiku (KPK). Iz podatkov, pridobljenih v testu biokemijskega metanskega po- tenciala (BMP), smo izračunali naslednje parametre: kumula- tivno produkcijo metana, metanski potencial in izplen metana. Izkazalo se je, da velikost delcev pomembno vpliva na metanski potencial organskih komunalnih odpadkov in da bo le-te pred presnovo v bioplin potrebno zdrobiti. Ključne besede: organski komunalni odpadki / varstvo okolja / bioplin / metan / biokemijski metanski potencial / Slo- venija The influence of municipal organic waste particle size on biogas production In Slovenia we are facing with municipal waste problems, because their treatment is one of the worst solved goals in en- vironmental protection. Landfilling is the most frequently used practise at the moment, which causes releasing of methane gas into the atmosphere. That’s why better solutions are needed. In the present study we determined the potential methane pro- duction from organic municipal wastes of different particle size (particle size: >100 mm, 40–100 mm, 10–40 mm and <10 mm). We determined volatile solids (VS), total solids (TS), total or- ganic carbon (TOC), Kjeldahl nitrogen (TKN), NH4 + and C/N ratio of the samples. Before and after incubation we determined chemical oxygen demand (COD). Following the biomethane potential test (BMP) we calculated parameters like: methane potential, methane yield and max. velocity of methane produc- tion. The results show that the particle size has the strongest influence on metan potential of organic waste and the grinding pretreatment is needed before biogas production process. Key words: municipal organic waste / environmental pro- tection / biogas / methane / biochemical methane potential / Slovenia 1 UVOD Po podatkih Agencije Republike Slovenije za oko- lje v Sloveniji proizvedemo okoli 400 kg komunalnih odpadkov na prebivalca letno (Ločeno zbiranje.., 2008). Po podatkih Statističnega urada Republike Slovenije za leti 1995 in 1998 je bila ta številka nekoliko višja (515 in 523 kg/prebivalca na leto). Metodologija zbiranja teh podatkov je bila drugačna, zato težko sklepamo, da se je količina nastalih odpadkov resnično toliko zmanjšala. Po podatkih za leto 2002 je Slovenija proizvedla 411 kg ko- munalnih odpadkov na prebivalca. V letu 2003 jih je na- AASvsebina_2009_94_1.indd 47 5.11.2009 23:45:52 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200948 M. SEŽUN in sod. stalo 786.608 ton, zbrani pa so bili z lokalno javno službo zbiranja in prevažanja komunalnih odpadkov, kar pred- stavlja 402 kg odpadkov na prebivalca. V letu 2004 jih je bilo zbranih 792.046 ton oziroma 403 kg na prebivalca ter v letu 2005 792.046 t oziroma 398 kg na prebivalca (Ločeno zbiranje.., 2008). Slovenska gospodinjstva vsako leto »proizvedejo« več kot 600.000 ton odpadkov, v Evropski uniji pa letno nastaneta dve milijardi ton odpadkov. Količina odpad- kov v razvitih državah sicer še narašča, vendar se odnos do njih spreminja. Odpadki namreč niso več nekaj od- večnega, kar sodi zgolj na vedno bolj polne deponije, temveč predstavljajo potencialne surovine, katerih pot se s sicer urejenih, okolju prijaznih odlagališč vedno bolj preusmerja v tehnološko vrhunsko razvito industrijo za predelavo odpadkov v koristne surovine, kompost ali gorivo. Pri tem procesu preobrazbe odpadkov v ponov- no uporabne surovine lahko sodelujemo prav vsi, in si- cer tako, da ločeno zbiramo odpadke. Tako pomembno prispevamo k možnosti njihove ponovne uporabe. Na odlagališče bodo tako prispeli le odpadki, ki jih ni mo- goče predelati ali koristno uporabiti. To določa tudi za- konodaja EU, ki od svojih članic zahteva, da vsako leto zmanjšujejo količino odpadkov na odlagališčih (Ločeno zbiranje.., 2008). Trdni komunalni odpadki vsebujejo več kot 40% lahko razgradljivih organskih snovi. Prvotno so se trdni komunalni odpadki odstranjevali z odlaganjem na deponijah. Anaerobna razgradnja komunalnega blata in organskih komunalnih odpadkov v bioplinskih dige- strih je s časom postala vedno bolj privlačen in spreje- mljiv način ravnanja z organskimi odpadki (Hamzawi in sod., 1998). Kontrolirana anaerobna metanogena raz- gradnja ima številne prednosti: zmanjševanje toksičnih komponent, izboljšanje ravnotežja med hranili, boljše sodelovanje mikroorganizmov med seboj, povečanje bi- orazgradljivosti organske snovi in večji izplen bioplina (Poggi-Varaldo in Oleszkiewicz, 1992). V raziskavi smo proučevali, kako velikost delcev organskih komunalnih odpadkov in nekatere druge la- stnosti vplivajo na proizvodnjo bioplina in ali lahko s predobdelavo odpadkov (mletje) izboljšamo proizvodnjo bioplina v bioplinskih napravah. 2 MATERIAL IN METODE Pred pričetkom testa biokemijskega metanskega po- tencila (BMP test v OxiTop® steklenicah) smo v biomasi bioplinske naprave prašičerejske farme Ihan (inokulum) izmerili delež organske snovi. Biomaso smo termostati- rali 6 dni pri 37 °C brez dodatka hranil. Pred in po inku- baciji smo izmerili pH vrednost. Prav tako smo predho- dno analizirani posamezne vzorce zbranih komunalnih organskih odpadkov (substrati). Izmerili smo naslednje parametre: KPK (kemijska potreba po kisiku), TOC (skupni organski ogljik), suha snov, organska snov, TKN (skupni dušik po Kjeldahlu) , NH4 + in C/N razmerje. Vzorce smo zaradi lažje izvedbe testa BMP redčili z vodo (dejavniki redčitve so podani v preglednici 2). Substrat bi bil brez redčenja hidravlično neobvladljiv. Rezultate na- vajamo za kg neredčenega vzorca. 2.1 DOLOČANJE OS (ORGANSKE SNOVI) IN SS (SUHE SNOVI) SS in OS smo določali s standardno metodo (Cle- sceri in sod., 1998). Vzorce smo sušili 24 ur pri 105 °C, ter žarili 24 ur pri 550  °C. Suho in organsko snov smo izračunali po naslednjih enačbah: SS (g/l) = 1000·(mpos–mlon)/Vvz (1) OS (g/l) = 1000·(mpos–mpož)/Vvz (2) mlon - masa praznega lončka (g) mpos - masa lončka z vzorcem po sušenju (g) mpož - masa lončka z vzorcem po žarjenju (g) Vvz - volumen vzorca pred sušenjem (10 ml) 2.2 DOLOČANJE SKUPNEGA DUŠIKA PO KJEL- DAHLU (TKN) Vsebnost organskega dušika smo v vzorcih določali z metodo po Kjeldahlu (SIS EN 25663, 1996). Razklop smo opravili v kislem mediju v prisotnosti bakrovega sul- fata (CuSO4), destilacijo NH3 v alkalnem mediju, titracijo s HCl ob pristonosti borne kisline in indikatorjev. TKN smo določali z aparaturo Kjeltec auto 1030 Analyser. 2.3 DOLOČANJE KEMIJSKE POTREBE PO DUŠI- KU (KPK) KPK vzorcev smo določili po standardni metodi SIS ISO 6060, 1996. Vzorce smo segrevali v močno kislem mediju dve uri pri 148 °C ob prisotnosti živosrebrovega (II) sulfata z znano količino kalijevega dikromata v pre- bitku in s srebrovim katalizatorjem. Med reakcijo se del dikromata (Cr2K2O7) reducira Cr 3+, preostanek pa smo določili titrimetrično z raztopino amonijevega železove- ga (II) sulfata. AASvsebina_2009_94_1.indd 48 5.11.2009 23:45:52 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 49 VPLIV VELIKOSTI DELCEV ORGANSKIH KOMUNALNIH ODPADKOV NA PROIZVODNJO BIOPLINA 3.4 DOLOČANJE SKUPNEGA ORGANSKEGA OGLJIKA (TOC = TOTAL ORGANIC CAR- BON)) Za določanje TOC v vzorcih z vsebnostjo TOC ≥ 1 mg/l (vsi vzorci) smo uporabili metodo z infrardečo celi- co (Eaton in sod., 1995). Meritev poteka tako, da v vzorcu najprej izmerimo celotno količino ogljika (anorganskega in organskega – TC (Total Carbon), nato samo anorgan- ski del – IC (Inorganic Carbon) in iz razlike izračunamo vrednost organskega ogljika – TOC. Metanski potencial lahko merimo na več načinov. Kot osnovni testni postopek smo uporabili test BMP (bi- okemijski metanski potencial) po Owenu, 1979. S testom BMP smo ugotavljali produkcijo metana, ki nastane pri anaerobni razgradnji substrata med inku- bacijo. Mešanica je vsebovala mikrobno biomaso, pu- fer za vzdrževanje pH vrednosti (KH2PO4 + NaHPO4 + 2H2O), v vsaki drugi steklenici tudi NaOH za vezavo CO2 iz bioplina in substrat. Kot substrat smo uporabili raz- lične vrste organskih odpadkov iz različnih naselbinskih območij v Ljubljani in njeni okolici. Vzorce smo predho- dno zmleli do različnih velikosti.Vzorci so bili označeni z oznakami od M1 do M5. Njihove lastnosti prikazuje preglednica 1. Poleg poskusnih steklenic z vzorci od M1 do M5 smo inkubirali tudi ničelni vzorec, s katerim smo spre- mljali produkcijo metana same biomase. Vzporedno smo inkubirali tudi standardni vzorec z lahko razgradljivim definiranim substratom. Kot standardni substrat smo uporabili glukozo v začetni koncentraciji 600 mg KPK/L. Mikrobna biomasa mora biti obremenjena s primerno količino substrata. V vsaki steklenici smo na začetku in na koncu inkubacije analizirali parametra KPK in pH. Mešanico smo inkubirali 14 dni pri temperaturi 37 °C, z začetno obremenitvijo 2g OS/L testne mešanice ter stre- sali pri 120 obratih. Testne steklenice OxiTop® smo med polnjenjem prepihovali z dušikovim plinom. Nastajanje bioplina (CH4 in CO2 ) v steklenicah je povzročilo naraščanje tlaka, ki je pokazatelj obsega in hi- trosti produkcije. Na steklenicah so nameščene merilne glave, ki beležijo spremembe pritiska v hPa. Izmerjene podatke smo prenesli v preglednico pro- grama Excel in prikazali v obliki krivulje kumulativne produkcije bioplina. Prvotna krivulja je predstavljala porast tlaka zaradi nastanka bioplina med anaerobno razgradnjo, to pa smo pretvorili v volumne nastalega bi- oplina oz. metana. 3.5 IZRAČUN KOLIČINE NASTALEGA METANA Od nastalega metana v testnih mešanicah smo odšteli produkcijo metana pri ničelnem vzorcu. Količi- no nastalega metana smo spremljali z merjenjem razlik tlakov v steklenicah z digitalnim kontrolnim modulom OxiTop®. Po prenosu izmerjenih razlik v tlaku v program Excel (PX) smo s splošno plinsko enačbo (enačba 3) iz- računali prostornine metana in rezultate kumulativno prikazali na grafikonu. 0 0 0 X X X P V P V T T ⋅ ⋅ = (3) P0 - 101,3 kPa V0 - prostornina plina pri normalnih pogojih T0 - 273 K PX - izmerjeni tlak VX - razpoložljiva prostornina v steklenici (Vx= 710 ml) TX - temperatura inkubacije (310 K) Metanski potencial smo izračunali iz produkcije metana (m3) na kilogram organske snovi (OS) vzorca (m3 CH4/ kg OS). Izplen metana smo izračunali kot razmerje med te- oretično vrednostjo produkcije metana iz 1 kg razgraje- Vzorec LASTNOSTI M1 nepresejano, prečiščeno nezaželjenih primesi (plastika, tekstil, kamenje, kovine, kosti ipd.) in grobo predmleto biogene sestavine, brez nezaželjenih primesi ločeni organski kuhinjski odpadki M2 delci večji od 100 mm biogene sestavine mešani gospodinjski odpadki M3 delci 40 do 100 mm biogene sestvine mešani gospodinjski odpadki M4 delci 10 do 40 mm biogene sestavine, vključno paprir, karton in lepenka mešani gospodinjski odpadki M5 delci do 10 mm nesortirano, vključno z mineralnimi snovmi mešani gospodinjski odpadki Preglednica 1: Lastnosti vzorcev organskih komunalnih odpadkov, ki smo jih testirali s testom BMP Table 1: Characteristics of organic municipal waste samples tested by BMP assay AASvsebina_2009_94_1.indd 49 5.11.2009 23:45:53 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200950 M. SEŽUN in sod. nega KPK in izmerjeno produkcijo metana iz 1 kg KPK v testu BMP. Teoretična vrednost predvideva, da je iz 1 kg razgrajenega KPK mogoče pridobiti 0,35 m3 metana pri standardnih plinskih pogojih (STP) (Michaud in sod., 2002). Za analizo sestave bioplina smo uporabili plinski kromatograf GC-MS (Agilent 6890N) s kapilarno kolono Agilent 113-4362 GS-GASPRO, premera 0,32 cm in dol- žine 60m, nosilni plin je bil helij. 3 REZULTATI IN RAZPRAVA Glede na to, da biološki odpadki predstavljajo ve- dno večjo obremenitev okolja, smo se v naši raziskavi lotili preučevanja pogojev za kontrolirano metanogeno razgradnjo različnih organskih komunalnih odpadkov, ki smo jih predhodno razvrstili po velikosti sestavnih delcev in analizirali nekatere njihove lastnosti, ki vplivajo na metanogeno razgradnjo. Analize vzorcev so pokazale, da je imel vzorec M1 najmanjši delež suhe snovi (SS), največji delež pa M5. Največji delež organske snovi smo ugotovili pri vzorcu M2, najmanjši delež pa pri vzorcu M1. Preglednica 2 pri- kazuje deleže SS in OS za vse poskusne vzorce. Pri vzorcu M5 smo ugotovili najmanjši delež sku- pnega organskega ogljika (TOC), največji delež pa pri vzorcu M2. Največ skupnega dušika po Kjeldahlu (TKN) je vseboval vzorec M5, najmanj pa vzorec M1. Pregledni- ca 3 prikazuje vsebnost TOC, TKN in razmerje C/N za vse poskusne vzorce. Plinskokromatografska analiza vzorcev bioplina ob zaključku testa BMP je pokazala, da največji delež metana v bioplinu nastane pri anaerobni metanogeni razgradnji vzorca M1 (74,5 %) in pada do vzorca M5 (preglednica 4), kjer je v bioplinu najmanjši delež metana (42,7 %) Izmerjene vrednosti pH (pred in po inkubaciji) so pokazale, da se pH vrednost med 14-dnevno inkubacijo v testu BMP občutno ne spremeni (preglednica 5). Med anaerobno razgradnjo vzorcev M1 do M5 smo ugotovili največjo redukcijo KPK (ki kaže stopnjo razgra- dnje organske snovi) pri vzorcih M4 in M5 z najmanjšim premerom delcev, najmanjšo pa pri vzorcih M2 in M3. Vzorec SS (g/kg) SS (%) OS (g/kg) OS (%) OS v sušini (%) faktor redčitve M1 278,7 27,9 202,9 20,3 72,8 2 M2 527,9 52,8 416,0 41,6 78,8 4 M3 469,1 46,9 348,0 34,8 74,2 3,5 M4 325,7 32,6 247,7 24,8 76,0 2,5 M5 707,8 70,8 331,0 33,1 46,8 3 Preglednica 2: Vsebnost suhe snovi (SS v g/kg in %), organske snovi (OS v g/kg in %), organska/suha (%) in faktor redčitve Table 2: Contents of total suspended solids (g/kg, %), volatile suspended solids (g/kg, %), total suspended solids/ volatile suspended solids and dilution factor Vzorec TOC (% v ss) TOC (g/kg) TKN (g/kg) TKN (% v ss) NH4 + (g/kg) C/N M1 36,73 102,36 6,0176 2,16 0,2375 17,0 M2 40,03 211,32 8,8452 1,68 0,3800 23,9 M3 37,86 177,61 9,0360 1,93 0,3738 19,7 M4 38,61 125,76 8,0038 2,46 0,5776 15,7 M5 23,10 163,51 10,0824 1,42 0,5547 16,2 Preglednica 3: Vsebnost TOC (% in g/kg), TKN (% in g/kg), NH4+ (g/kg) in razmerje C/N Table 3: Contents of TOC (% , g/kg), TKN (% , g/kg), NH4+ (g/kg) and C/N ratio TOC – total organic carbon / skupni organski ogljik; TKN – total Kjeldahl nitrogen / dušik po Kjeldahlu; NH4 + – amoniak; C/N – razmerje med ogljikom in dušikom Vzorec (oznaka) % CH4 % CO2 % H2S M1 74,5 25,4 0,089 M2 70,8 29,1 0,094 M3 64,3 35,6 0,105 M4 58,6 41,2 0,172 M5 42,7 57,2 0,137 Preglednica 4: Sestava plina (%) posameznih vzorcev ob zaključku testa BMP Table 4: Biogas composition (%) of individual samples at the end of BMP assay AASvsebina_2009_94_1.indd 50 5.11.2009 23:45:54 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 51 VPLIV VELIKOSTI DELCEV ORGANSKIH KOMUNALNIH ODPADKOV NA PROIZVODNJO BIOPLINA Redukcijo KPK prikazuje preglednica 5. Največja reduk- cija KPK se ujema z največjim metanskim potencialom in z največjim izplenom pri vzorcih M4 in M5 (pregle- dnica 6). Parametre, ki smo jih izmerili s testom BMP prika- zujemo v preglednici 6 in na sliki 1. S testom BMP smo največjo kumulativno produkcijo metana izmerili pri vzorcu M5, ki ga sestavljajo najmanjši delci (>10mm). Najmanjšo kumulativno produkcijo metana smo izmerili pri vzorcu M2. Rezultati so tudi pokazali, da se metanski potencial in izplen povečujeta z zmanjševanjem veliko- sti delcev. Povečanje metanskega potenciala in izplena je opazno, če so delci manjši od 40 mm. V študiji Mshandeta in sod. (2005) so dokazali, da pri rastlinah z večjo vsebnostjo vlaknin večji delci zavi- rajo anaerobno razgradnjo, medtem ko se manjši delci hitreje razgrajujejo. Prav tako so Hansena in sod. (2007) predstavili vpliv lastnosti substrata na razgradnjo ter s predobdela- vo na tri različne velikosti delcev dokazali vpliv velikosti na razgradnjo. Manjša velikost delcev je bolj ugodna za mikroorganizme, saj jim omogoča boljši dostop do sub- strata. Metanski potencial, izplen in maksimalna hitrost Vzorec pH pred inkubacijo pH po inkubaciji KPK pred inkubacijo (mg/L) KPK po inkubaciji (mg/L) redukcija KPK (mg/L) M1 7.84 7.74 2466 1850 616 M2 7.85 7.73 2202 1761 441 M3 7.85 7.74 2026 1585 441 M4 7.55 7.58 2554 1497 1057 M5 7.64 7.60 2554 1409 1145 Preglednica 5: pH pred in po inkubaciji, KPK (kemijska potreba po kisiku) pred in po inkubaciji (mg/L) ter redukcija KPK med anaerobno metanogeno razgradnjo Table 5: pH before and after incubation, COD (chemical oxygen demand) before and after incubation (mg/L) and reduction of COD during anaerobic methanogenic degradation Slika 1: Kumulativna produkcija metana pri vzorcih od M2 do M5 (mL/dan). Figure 1: Cumulative methane production for samples M2 to M5 (mL/dan). 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 1 2 4 5 6 7 8 9 11 12 13 14 15 16 18 Čas (dni) Time (days) Pr os to rn in a (m l) V ol um e (m l) M2 (velikost delcev >100 mm) M3 (velikost delcev 40-100 mm) M4 (velikost delcev 10-40 mm) M5 (velikost delcev <10 mm) M5 M4 M3 M2 AASvsebina_2009_94_1.indd 51 5.11.2009 23:45:58 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200952 M. SEŽUN in sod. produkcije metana so navadno v pozitivni korelaciji z velikostjo delcev. Anaerobne bakterije lažje kolonizirajo in bolje razgradijo substrat, če je razmerje površina/pro- stornina ugodno (najbolj ugodno za substrate, katerih velikost delcev je majhna). Poleg velikosti delcev ima pomemben vpliv na metanski potencial razmerje med ogljikom in dušikom (C/N) v substratu. Ogljik je vir energije pri anaerobnem dihanju. Optimalno razmerje C/N za produkcijo biopli- na je 30 : 1 (Bardiya in Gaur, 1997), najmanjše še ugodno razmerje pa 16:1 (Deublein in Steinhauser, 2008). Naj- večji metanski potencial smo dokazali pri vzorcu M5, najmanjšega pa pri M2 in M3, kar ne kaže na direktno povezavo z razmerjem C/N. Mata-Alvarez (2003) poroča o metanskem poten- cialu 0,489 m3/kg OS pri organskih trdnih odpadkih. V Južni Koreji je bila narejena raziskava, ki je vključevala posamezne komunalne odpadke ter njihove mešanice. Anaerobno razgradnjo so testirali s testom BMP. V te- stiranje so vključili naslednje vzorce: kuhano meso, ka- terega potencial je bil največji, in sicer 482 ml CH4/g OS, sledilo je zelje z metanskim potencialom 277 ml CH4/g OS, nato kuhan riž 294 ml CH4/g OS ter mešanica vseh kumunalnih odpadkov s potencialom 472 ml CH4/g OS (Cho in sod., 1995). Elango in sod. (2007) so pri organ- skih komunalnih odpadkih dosegli maksimalno količino produciranega metana 0,36 m3 CH4/ kg OS. Metanska potenciala vzorcev M4 in M5 (preglednica 6) iz naše raziskave, kjer so delci manjši od 40 mm, sta primerljiva z metanskimi potenciali organskih komunalnih odpad- kov iz omenjenih tujih raziskav. Rezultati kažejo na to, da bo za učinkovito presnovo organske snovi v bioplin potrebno drobljenje ali mletje organskih komunalnih od- padkov. 4 SKLEPI Iz rezultatov raziskave lahko zaključimo, da je me- tanski potencial komunalnih odpadkov v Sloveniji pri- merljiv z metanskimi potenciali podobnih odpadkov iz tujih raziskav. Komunalne odpadke smo razdelili v sku- pine glede na velikost delcev. Dokazali smo, da velikost delcev pomembno vpliva na metanski potencial, saj smo pri komunalnih odpadkih z manjšo velikostjo delcev do- kazali večji metanski potencial. Torej je predobdelava or- ganskih komunalnih odpadkov eden izmed pomembnih korakov učinkovite anaerobne razgradnje. 5 SUMMARY In our research we tried to find the correlation be- twen different particle sizes of organic municipal waste samples and methane potential. In the present study we determined the potential methane production from or- ganic municipal wastes of different particle size (particle size: >100 mm, 40–100 mm, 10–40 mm and <10 mm). We incubated buffered substrates and inoculum biomass in gastight bottles OxiTop® for 14 days. As a standard test substrate we applied glucose. Before and after incubation we determined chemical oxygen demand (COD) and pH. We analysed volatile solids (VS), total solids (TS), total organic carbon (TOC), Kjeldahl nitrogen (TKN), NH4 + and calculated the C/N ratio of the samples. Following the biomethane potential test (BMP) we calculated and compared parameters like: cummulative methane pro- duction, methane potential (m3 CH4/kgVSS) and meth- ane yield (% of maximum theoretical yield of CH4/kg COD). Biogas composition was determined by GC-MS. The highest methane potential was determined for sam- ple M5, the lowest for sample M4 (size fraction <10 mm). Correspondingly, the highest yield was recorded for sam- ple M5 and the lowest for sample M4; also the rate of CH4 Vzorec Velikost delcev C/N CH4 potencial (m3/kg OS) Izplen (%) Kumulativna produkcija metana na vzorec (mL) M1 > 100 mm 17,0 Nd Nd Nd M2 > 100 mm 23,9 0,15 44 6,79 M3 40–100 mm 19,7 0,15 44 26,54 M4 10–40 mm 15,7 0,37 105,7 * 31,48 M5 < 10 mm 16,2 0,40 114,5 * 35,18 Preglednica 6: Parametri produkcije bioplina, velikost delcev ter C/N razmerje vzorcev Table 6: Biogas production parameters, particle size and C/N ratio of samples * izračunana vrednost nad 100 % je lahko posledica eksperimentalnih napak AASvsebina_2009_94_1.indd 52 5.11.2009 23:46:00 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 53 VPLIV VELIKOSTI DELCEV ORGANSKIH KOMUNALNIH ODPADKOV NA PROIZVODNJO BIOPLINA production was the highest for sample M5 and the lowest for sample M4. It is evident that the methane potential and yield depend on mean particle size of the substrate, being most favourable for the smallest particles. Anaero- bic bacteria would more successfully colonise and fur- ther successfully degrade the substrate when the particle area/volume ratio is favourable (being the most favour- able for the samples with the smallest particle size). Our results show partial correlation between C/N ratio and cumulative biogas production, too. The results show that sample M4 had low C/N ratio (less then 16) which could have an effect on cummulative methane production. 6 VIRI Bardiya N., Gaur A.C. 1997. Effects of carbon and nitrogen ra- tio on rice straw biomethanation. J. Rural Energy, 4 Cho J.K., Park S.C., Chang H.N. 1995. Biochemical methane potential and solid state anaerobic digestion of Korean food waste. Bioresour. Technolog., 52: 245–253 Clesceri L.S., Greenberg A.E., Eaton A.D. 1998. Standard meth- ods for the examination of water and wastewater. Solids. Washington, D.C., American Public Helath Association: 2–51 Deublein D., Steinhausser A. 2008. Biogas from Waste and Re- newable Resources. An Introduction. Weinheim, Wiley- VCH Verlag GmbH&Co. KGaA: 442 str. Clesceri L.S., Eaton A.D., Greenberg A.E., Franson M.A.H., American Public Health Association. 1995. Standard meth- ods for the examination of water and wastewater. 19th edi- tion. Washington, DC: American Public Health Associa- tion: 5–17 Elango D., Pulikesi M., Baskaralingam P., Ramamurthi V., Siv- anesan S. 2007. Production of biogas from municipal sold waste with domestic sewage. Journal of Hazardous Mate- rial, 141: 301–304 Hamzawi N., Kennedy K.J., MC Lean D.D. 1998. Technical fea- sibility of anaerobic co-digestion of sewage sludge and mu- nicipal solid waste. Environ. Technol., 19: 993–1003 Hansen T.L., Jansen J.C., Davidsson A., Christensen T.H. 2007. Effect of pre-treatment technologies on quanttity and qual- ity of source-sorted municipal organic waste for biogas re- covery. Waste Managnment, 27: 398–405 Ločeno zbiranje odpadkov. 2008. Snaga-Ljubljana. http://www.jh-lj.si/snaga/locevanje (02. okt. 2008) Mata-Alvarez J. 2003. Biomethanization of the organic fraction of municipal solid wastes. IWA Publisihing, 1900222 140 Michaud S., Bernet N., Buffière P., Roustan M., Moletta R. 2002. Methane yield as a monitoring parameter for the start-up of anaerobic fixed film reactors. Water Research, 36, 5: 1385–1391 Mshandete A., Bjornsson L., Kivaisi A.K., Rubindamayugi M.S.T., Mattiasson B. 2005. Effect of particle size on bio- gass yield from sisal fibre waste. Renewable Energy, 31: 2385–2392 Owen W.F., Stuckey D.C., Healy J.B., Young L.Y., Mc Carty P.L. 1979. Bioassay for monitoring biochemical methane poten- tial and anaerobic toxicity. Water Research. 13: 485–492 Poggi-Varaldo H.M., Oleszkiewicz J.A. 1992. Anaerobic co- composting of municipal solid waste and waste sludge at high solid level. Environ. Technol., 13: 409–421 SIST EN 25663. Water quality-Determination of Kjeldahl nitro- gen- Method after mineralization with selenium. Kakovost vode- določevanje dušika po Kjeldahlu-Metoda po miner- alizaciji s selenom. 1996 SIST ISO 6060. Water quality-detemination of the chemical oxygen demand. 2ndedition. Kakovost vode-določanje ke- mijske potrebe po kisiku. 1996-10-15 AASvsebina_2009_94_1.indd 53 5.11.2009 23:46:00 AASvsebina_2009_94_1.indd 54 5.11.2009 23:46:00 Acta argiculturae Slovenica, 94/1, 55–69, Ljubljana 2009 COBISS: 1.02 Agris category code: A50 PREGLED SISTEMOV PREDMETNIH OZNAK ZA PODROČJE ZNANOSTI O ŽIVALIH V IZBRANIH BIOTEHNIŠKIH PODATKOVNIH ZBIRKAH Tomaž BARTOL 1 Delo je prispelo 7. marca 2009, sprejeto 24. septembra 2009. Received March 7, 2009; accepted September 24, 2009. 1 Univ. of Ljubljana, Biotechnical Fac., Dept. of Agronomy, Jamnikarjeva 101, SI-1000 Ljubljana, Slovenia, Ph.D., e-mail: tomaz.bartol@bf.uni-lj.si Pregled sistemov predmetnih oznak za področje znanosti o živalih v izbranih biotehniških podatkovnih zbirkah Članek obravnava tri najpomembnejše biotehniške/kmetijske podatkovne zbirke Agricola, Agris, in CAB Abstracts (CABA) gle- de na predmetne oznake o znanosti o živalih (proizvodnja in var- stvo živali, veterina). Podan je obsežen pregled zbirk, indeksiranje in klasifikacijske sheme. Predstavljeni so koncepti, kot so ontologije in metapodatki. Prikazane so predmetne kategorije in razlike med zbirkami pri opisovanju vsebin o živalih, akvakulturi in ribištvu. Različni pojmi se uporabljajo za podobne koncepte. Drevesaste strukture, tezavri, ključne besede oz. deskriptorji so predstavljeni glede na ožje in širše pojme, preferenčne pojme, nedeskriptorje in sorodne pojme oz. gesla. Obstajajo različne hierarhične smeri glede na proizvodne ali taksonomske koncepte. CABA ima najbolj kompleksno hierarhično drevo v smislu taksonomije. V različnih zbirkah se uporabljajo različne relacije med deskriptorji, nedeskrip- torji in sorodnimi gesli, zato je kartiranje vsebine odvisno od po- datkovne zbirke. Zaslonske slike opisujejo rabo spletnih tezavrov. Prikazane so večjezikovne funkcije tezavra Agrovoc. Portali oz. platforme so obravnavane glede na iskalno sintakso, fraze, boolo- vo logiko, znake za krajšanje ali maskiranje. Razlike med zbirkami vplivajo na natančnost in odziv oz. priklic ter šum. Za učinkovitejšo rabo bi morali uporabniki pridobiti več znanj o učinkovitih rabah podatkovnih zbirk in informacijskih sistemov. Ključne besede: predmetne oznake / kartiranje znanosti / deskriptorji / kategorije / klasifikacija / terminologija / ontologije / tezavri / drevesaste strukture / portali / iskalne platforme / sintaksa / podatkovne zbirke / meta podatki / kmetijstvo / biotehnika / zna- nost o živalih / proizvodnja / varstvo / zootehnika / veterina Overview of systems of subject headings in the field of animal sci- ences, production and protection in selected agricultural databases The article tackles three most important agricultural databas- es (DB) Agris, Agricola and CAB Abstracts (CABA), produced by FAO, NAL, CABI, with regard to subject headings related to animal sciences, production, protection or health-related veterinary issues. The initial part reviews different approaches to DB and respective indexing and classification schemes. Concepts, such as ontologies and metadata, are presented. Animal, aquatic sciences and fisher- ies subject categories are shown. Inter-database differences are ad- dressed, e.g. employment of different names for similar concepts. Tree-structures, indexing systems of thesaurus-based keywords- descriptors (DE) are analyzed with emphasis on narrow and broad- er terms, preferential terms (non-descriptors) and related terms. There exist different tree-structures, depending either on produc- tion or taxonomy. CABA exhibits hierarchically the most complex tree with regard to taxonomy. In different DB, keywords are used in relations DE vs. non-DE vs. related terms. Mapping of a con- cept depends on particular DB. Subject headings are assigned by information specialists, indexers, thus possessing an important de- gree of subjective choice. Original web-based thesauri screenshots are presented. Emphasis is placed on multilingual functionality of Agrovoc. Portals or search platforms are tackled with regard to retrieval, search syntax, priority, phrases, Boolean logic, wildcards and truncation. Inter-database differences affect retrieval precision, recall, and noise. The complex schemas, subject trees, and head- ings can sometimes account for a less successful retrieval because they may be too sophisticated and can remain disregarded by users. End-users should acquire better expertise in order to use more ef- fectively the existing information systems and databases. Key words: subject headings / mapping of science / descrip- tors / categories / classification / terminology / ontologies / thesauri / tree structures / portals / search platforms / syntax / queries / re- trieval / databases / metadata / agriculture / animal sciences / pro- duction / protection / zootechny / veterinary sciences AASvsebina_2009_94_1.indd 55 5.11.2009 23:46:01 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200956 T. BARTOL 1 UVOD Specializirane podatkovne zbirke veljajo v znanosti za najpomembnejši vir referenčnih informacij ne glede na hitri razvoj različnih spletnih iskalnikov, ki prav tako indeksirajo znanstvene informacije. To velja tudi za bi- otehniko oz. kmetijstvo, kjer se že več kot tri desetletja samostojno razvijajo trije informacijski sistemi in podat- kovne zbirke, in sicer Agris, Agricola in CAB Abstracts. Sistemi so bili na začetku razvoja dokaj podobni, kasneje pa so ubrali vsak svojo smer, ki je bila odvisna od usme- ritve matičnih organizacij. Vsi ti sistemi še zmeraj nudi- jo referenčne bibliografske informacije, razvijajo pa tudi številne nove informacijske aplikacije. Iskanje informacij v teh sistemih temelji na dokaj zapleteno strukturiranih sistemih predmetnih oznak, t.j. predmetnih kategorij in deskriptorjih, urejenih po dre- vesastih hierarhičnih načelih. Informacijski strokovnja- ki, ki so te zbirke gradili, so pred razvojem interneta za končne uporabnike iskali tudi informacije, saj so precej natančno poznali strukturo in posebnosti zbirk. Z razvo- jem računalnikov in interneta so ti sistemi postali nepo- sredno dostopni posameznim končnim uporabnikom, zlasti raziskovalcem. Končni uporabniki pa pogosto ne poznajo dovolj dobro strukture sistemov predmetnih oznak, saj so ti sistemi dokaj zapleteni in se od zbirke do zbirke precej razlikujejo. V tem prispevku nameravamo izpostaviti nekatere razlike med zbirkami, in sicer na pri- meru pregleda obstoječih sistemov predmetnih oznak za označevanje pojmov s področja živalske proizvodnje. Po- znavanje razlik je pomembno predvsem zato, da bi upo- rabniki kompetentno prišli do kar najbolj kakovostnih in tehtnih informacij in da bi tako znali sistematično izločiti informacijski šum, torej tiste podatke, ki zanje niso rele- vantni. Zbirk ne bomo obravnavali v celoti ali glede na nji- hove tehnične funkcije, pač pa bomo pregledali in ocenili sisteme za vsebinsko obdelavo. Prispevek sestoji iz zače- tnega pregleda objavljene literature na temo predmetnih oznak, vsebinske obdelave, tezavrov in značilnosti iska- nja informacij v treh osrednjih biotehniških zbirkah ter iz kasnejšega našega pregleda in ocene sistemov predme- tnih oznak v teh zbirkah. 2 PODATKOVNE ZBIRKE IN ORODJA ZA VSEBINSKO OBDELAVO Na začetku za lažje nadaljnje razumevanje povzeto predstavljamo vse tri zbirke in njihova orodja za vsebin- sko obdelavo, ki so predmet pregleda literature in kasnej- še analize posameznih predmetnih oznak. Citirani viri v tem poglavju se nanašajo predvsem na spletne portale zbirk in na domače strani ustanov, ki te zbirke gradijo. Prek naslovov URL, navedenih v virih, je možno dosto- pati do portalov zbirk, do tezavrov in do klasifikacijskih sistemov. Pri aplikacijah zbirke CAB Abstracts je prost javni dostop možen le do osnovnih spletnih informacij, zbirka v celoti, vključno s tezavri, pa je v Sloveniji tre- nutno dostopna prek portala Biotehniške fakultete, Fa- kultete za veterino, Fakultete za kmetijstvo v Mariboru, Kmetijskega inštituta Slovenije in prek osebnih gesel raz- iskovalcev na teh ustanovah. 2.1 AGRICOLA – NAL THESAURUS Zbirka Agricola nastaja pri ameriški državni kme- tijski knjižnici NAL (National Agricultural Library), ki je največja tovrstna knjižnica na svetu (The National, 2009). Za vsebinsko obdelavo in indeksiranje dokumentov upo- rablja svoj tezaver oz. geslovnik (Agricultural Thesaurus, 2009). Zbirka v zadnjih letih zajema predvsem dokumen- te iz Severne in Južne Amerike. Dostopna je komercialno prek različnih namenskih iskalnih programov in brez- plačno prek portala NAL (Agricola, 2009). 2.2 AGRIS – AGROVOC Zbirka Agris nastaja pri podorganizaciji Združe- nih narodov za kmetijstvo FAO (2009). Zbirka se gradi kooperativno, tako da vsaka država članica prek svoje- ga nacionalnega centra samostojno prispeva dokumente po skupni metodologiji zbiranja. Za vsebinsko obdelavo se uporablja tezaver Agrovoc (2009). Zbirka je dostopna komercialno prek namenskih iskalnih programov, pred- vsem prek programa OVID, brezplačno pa tudi neposre- dno prek portala FAO (AGRIS/CARIS, 2009). 2.3 CAB ABSTRACTS – CAB THESAURUS Zbirka CAB Abstracts (2009), v nadaljnjem besedi- lu CABA, nastaja pri organizaciji CABI (CAB Internati- onal, 2009). Gradi se predvsem po komercialnih načelih in je dostopna tako prek namenskih iskalnih programov različnih ponudnikov kot prek lastnega komercialnega portala CAB Direct, kjer pa je potrebno prav tako prido- biti plačljivo geslo za dostop. Zbirka CABA velja za naj- bolj kakovostno biotehniško zbirko na svetu. AASvsebina_2009_94_1.indd 56 5.11.2009 23:46:01 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 57 PREGLED SISTEMOV PREDMETNIH OZNAK ZA PODROČJE ZNANOSTI O ŽIVALIH V ... PODATKOVNIH ZBIRKAH 3 RAZVOJ STANDARDIZIRANIH KMETIJ- SKIH BESEDNJAKOV Orodja za vsebinsko obdelavo oz. tezavri so že kmalu postala predmet samostojnih scientometričnih raziskav. Tezavri kot specializirani strokovni geslovniki predvidevajo precej natančna pravila za določanje ključ- nih besed dokumentom, ki jih zbirke zajamejo. Tezaver Agrovoc zbirke Agris in tezaver CAB (CAB Thesaurus) zbirke CABA sta nastala najprej. Zbirka Agricola ameri- ške knjižnice NAL je na začetku uporabljala tezaver CAB, in sicer tudi v dogovoru z nekaterimi drugimi združe- nji, npr. American Society for Animal Science, kjer pa je bilo potrebno razreševati tudi rabo t.i. amerikanizmov (Thomas, 1985, saj je tezaver CAB temeljil predvsem na britanski rabi). Pri tem so potekali tudi postopki v zvezi s harmonizacijo aplikacij tezavra CAB s tezavrom Agro- voc. Že takrat se je namreč pokazalo, da razlike med tre- mi globalnimi sistemi za kmetijske informacije povzro- čajo nepotrebno izgubo časa pri organizaciji in iskanju informacij (Deselaers, 1986). Kljub podobnosti zbirk pa so bile razlike v zajemanju dokumentov dovolj velike, da so avtorji za učinkovito pridobivanje informacij že takrat svetovali rabo vseh treh zbirk (Chen, 1989). Da bi zmanjšali stroške vzdrževanja tezavrov in bi- bliografske obdelave je prišlo do pobude, ki naj bi pri- pomogla k mednarodnemu standardiziranju (angleške- ga) kmetijskega besednjaka oz. terminologije (Thomas, 1990). To se je še kot posebej potrebno kazalo pri knji- žnici NAL, ki je dokumente, sicer indeksirane s tezavrom CAB, pošiljala tudi v zbirko Agris, ki pa je imela nekoliko drugačen sistem indeksiranja (Hood, 1990). Takrat so se pri vseh treh organizacijah, torej CABI, FAO in NAL, začeli resni postopki za poenotenje kmetijskega tezavra oziroma za gradnjo skupnega kmetijskega tezavra UAT (Unified Agricultural Thesaurus) (Andre, 1992), ki pa v praksi kasneje niso zaživeli. Kljub načelni pripravljeno- sti za sodelovanje so vse tri zbirke dolgoročno ohranile vsaka svoj sistem vsebinske obdelave, saj se je pri poten- cialnem poenotenju pokazalo kar nekaj težko rešljivih tehničnih problemov (Dextre Clarke, 1996). Od sredine 90-tih let dalje o poenotenju ni bilo več dosti govora. Ra- zvoj internetnih oz. spletnih tehnologij pa je še pospešil razlike pri načinih obdelave podatkov pri teh treh infor- macijskih službah, ki so se začele razvijati vedno bolj vsa- ka v svojo smer. 4 VSEBINSKA OBDELAVA IN BIOTEHNI- ŠKE ZBIRKE KOT PREDMET RAZISKAV Tri najpomembnejše biotehniške podatkovne zbir- ke so že zelo dolgo predmet bibliometričnih oziroma sci- entometričnih raziskav, in sicer tako glede vsebinskega zajemanja posameznih tematik kot tudi značilnosti vse- binske obdelave pri posameznih zbirkah. Začetne razi- skave so pogosto obravnavale prekrivanje in zajemanje revij, ki so jih te zbirke indeksirale. Avtorji so npr. ugo- tavljali slabo zastopanost dokumentov iz manj razvitih delov sveta (Longo in Machado, 1981). Posamezni av- torji so obravnavali tudi prekrivanje specializiranih kme- tijskih tematik znotraj teh zbirk, npr. področje pašništva (Farget, 1984). Pri teh tematskih raziskavah se je zbirka CABA že kmalu izkazala kot najbolj kakovostna (Longo in Machado, 1981). Pri tem pa je treba povedati, da se na- čela zbiranja in indeksiranja dokumentov pri omenjenih zbirkah kar precej razlikujejo, namen služb, ki te zbirke gradijo, pa ni tekmovalnost, pač pa komplementarnost. Oide and Moriwaki (1990) sta primerjala predmetne ka- tegorije in deskriptorje zbirk CABA in Agris na modelu sekcije zbirke CAB Dairy Science Abstracts. Weintraub (1992) je analiziral terminologijo ekološkega kmetijstva (alternative agriculture) in potrdil, da se pojavljajo pro- blemi zaradi razlik med tezavri posameznih zbirk. Po- dročje zelišč sta analizirala Chadwick in Craker (1992) in identificirala CAB kot sicer najkvalitetnejši vir, ven- dar pa je Agris takrat bolje zajemal hortikulturne tema- tike. Element obravnave so bile tudi posamezne sekcije na kompaktnih diskih (CD-ROM), ki so bile v rabi pred nastankom spletnih aplikacij, kot npr. sekciji za veterino (VETCD ) in živinorejo (BEASTCD) pri zbirki CABA (Lee in Bredderman, 1993). Posamezni avtorji so tudi opažali, da veliki splošni kmetijski tezavri ne kažejo naj- bolje potreb po indeksiranju na nekem bolj specifičnem področju. Raupp (1994) se je poskusno lotil tudi gradnje še bolj specializiranega tezavra, ki bi dopolnjeval tezaver AGROVOC na področju ekološkega kmetijstva. Bartol (2001) je tezaver Agrovoc uporabil pri vsebinski analizi nacionalnih publikacij s področja zootehnike, Juvan in sod. (2005a, 2005b) pa so poskusno sestavili geslovnik za področje funkcionalnih živil, ki je prav tako temeljil na dopolnitvah obstoječih biotehniških tezavrov. 5 RAZVOJ NOVEJŠIH SPLETNIH APLIKA- CIJ Kot smo že omenili (Dextre Clarke, 1996), od sre- dine 90-tih let dalje ni bilo več sistematičnih poskusov poenotenja mednarodnega angleškega biotehniškega besednjaka v smeri enotnega strukturiranega tezavra. Z množično rabo zgoščenk in kasneje s prehodom baz na svetovni splet so se začele razvijati nove aplikacije. Po- javile so se različne platforme, portali oz. namenski is- kalni programi, kot npr. SPIRS, WinSpirs in nato OVID (Fremer, E./ Larsson, B., 1997). Nove tehnične možnosti AASvsebina_2009_94_1.indd 57 5.11.2009 23:46:02 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200958 T. BARTOL so omogočile hiter nadaljnji razvoj, kar pa je povzroči- lo medsebojno tehnično oddaljevanje teh treh informa- cijskih sistemov, ki so imeli še nekaj let pred tem precej podobno strukturo. Tudi zaradi varčevanja so posamezni ponudniki skrčili obseg dokumentov, ki so jih zajema- li oz. indeksirali za vnos v podatkovne zbirke, ali pa so skrčili obseg dokumentov, ki so jih pošiljali v nadaljnjo obdelavo. NAL je pri zbirki Agricola začel razvijati nove aplikacije, zbirka pa se je vedno bolj osredotočala zgolj še na ameriške objave in dokumente. Agricola je tako prej uporabljala tezaver sistema CAB, okrog 2002 pa je NAL začel razvijati svoj lastni tezaver (Lauser in sod., 2008). V podobnem času so nove aplikacije začeli razvijati tako pri FAO oz. informacijskem sistemu Agris/Waicent kot pri CABI. Leta 2002 so na svetovnem srečanju COAIM v Rimu (Consultations on Agricultural Information Ma- nagement) predstavili nove standarde XML za zbiranje podatkov v sistemu Agris (Agris Application, 2004). Leta 2003 so tudi pri CABI vzpostavili lastno platformo za is- kanje informacij, imenovano CAB Direct (Our history, 2009). Organizaciji FAO in NAL sta omogočili dostop do zbirk Agris in Agricola po brezplačnih načelih, ozi- roma prek javno dostopnih spletnih portalov in namen- skih iskalnih programov. Portal CAB Direct organizacije CABI pa je še naprej plačljiva storitev, kar je razumljivo, saj je organizacija CABI komercialni založnik, storitev pa je temu primerno kakovostna in dokaj celovito zajema svetovne biotehniške informacije, zato CABA šteje kot najbolj referenčna zbirka. Poseben pomen novih pro- gramskih aplikacij znotraj sistemov Agris oz. WebAgris ni več v tem, da bi zbirka še naprej tekmovala z zbirko CABA in želela celovito zajeti globalne biotehniške infor- macije, temveč se WebAgris lahko lokalno uporablja tudi kot sistem za upravljanje z bazami podatkov (DBMS – Database Management System) oz. kot prikladno orodje za gradnjo LISAGR (Integrated Library System for Agri- cultural Libraries), in sicer predvsem v deželah, ki si ne morejo privoščiti komercialnih integriranih knjižnično informacijskih sistemov (Kaloyanova, 2007). 6 PREHOD ELEKTRONSKIH GESLOVNI- KOV V NOVO FAZO V zadnjih letih je eksplodirala raba pojmov, kot so metapodatki, ontologije ipd. To so izrazi za pojme, ki so jih računalničarji začeli uvajati še ne tako dolgo nazaj, v tradicionalni informatiki oz. dokumentalistiki in knjižni- čarstvu pa so z drugimi besedami poznani že zelo dolgo (Šauperl, 2005). Ti pojmi se v smislu podatkovnih zbirk, rečeno nekoliko poenostavljeno, v bistvu nanašajo na že dolgo obstoječe bibliografske podatke (metapodatki) in strukturirane tezavre, drevesaste strukture deskriptorjev in klasifikacijske sisteme (ontologije). V smislu sedanje rabe v podatkovnih zbirkah in spletnih informacijskih sistemih pa so izrazi, kot so metapodatki in ontologije, pojmovani bolj kompleksno in se nanašajo na vsebinske koncepte in njihove medsebojne odnose, ki so definirani bolj natančno kot v tezavrih (Beck in Pinto, 2002), zaje- majo pa tudi še vrsto drugih aplikacij. Med obravnavanimi tremi biotehniškimi informa- cijskimi sistemi je razvoj sistemov za vsebinsko obdelavo in rabe formata XML verjetno šel še najdlje pri FAO, saj so tam močno razširili razvoj aplikacij tezavra Agrovoc in vsebinskih drevesastih struktur v smer ontologij in t.i. semantičnega spleta (Gangemi in sod., 2002). Tezaver Agrovoc je tako začel postajati samostojni terminološki informacijski sistem in kompleksna podatkovna zbirka, in naj ne bi bil namenjen več zgolj potrebam bibliograf- ske zbirke Agris ampak številnim drugim rabam. Na temo raziskav novih semantičnih možnosti na področju biotehnike oz. aplikacij tezavra Agrovoc je izšlo kar nekaj prispevkov (Medelyan in Witten, 2005). Predmet razi- skav o razmerjih med ontologijami in tezavri je postal tudi tezaver zbirke Agricola (Kim and Beck, 2006). Ta te- zaver je postal orodje za indeksiranje metapodatkov tudi zunaj knjižnice NAL, npr. na nekaterih ameriških uni- verzah (Straus in Gardner, 2006). Močno pa prevladuje- jo prispevki na temo ontologij sistemov FAO oz. tezavra Agrovoc, saj je ta tezaver postal pravo globalno orodje za indeksiranje biotehniških dokumentov (Lauser in sod., 2006), katerega možnosti raziskujejo v vedno več deže- lah. Ta tezaver prevajajo v vedno več jezikov, uporablja- jopa ga zlasti v Aziji, tudi na Japonskem ter Kitajskem, kjer je že v rabi dvojezični CAT (Chinese Agricultural Thesaurus). Liang in Sini (2006) sta raziskala možnosti harmonizacije obeh tezavrov in razvoj tezavra Agrovoc v smeri globalnega standardiziranega orodja za izmenjavo biotehniških podatkov. Končana je verzija v japonščini, ki zajema skoraj 40.000 konceptov (Takezake, 2008). Indeksiranje dokumentov oz. vsebinska obdelava in kartiranje vsebine (mapping) s pomočjo tezavrov in strokovnjakov je relativno drag proces, zato se na prime- ru tezavra Agrovoc odvijajo tudi raziskave, ki primerja- jo učinkovitost avtomatiziranih računalniških procesov kartiranja vsebine in učinkovitost tistih procesov, ki jih usmerjajo ljudje (Lauser, 2008). Agrovoc preizkušajo za rabo v sistemih ontologij na različnih specializiranih področjih, npr. pri metapodatkih s področja ekološkega kmetijstva (Sanchez Alonso in Sicilia, 2009). Pri najno- vejših eksperimentih in analizah je tezaver CAB udeležen v nekoliko omejenem obsegu. Znova je treba omeniti, da je zbirka CABA dostopna le prek naročnine in gesla, kar velja tudi za tezaver te zbirke, ki je prav tako licenčni iz- delek z omejeno javno rabo. AASvsebina_2009_94_1.indd 58 5.11.2009 23:46:02 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 59 PREGLED SISTEMOV PREDMETNIH OZNAK ZA PODROČJE ZNANOSTI O ŽIVALIH V ... PODATKOVNIH ZBIRKAH 7 PREGLED PREDMETNIH OZNAK Vse tri obravnavane zbirke in večina drugih kva- litetnejših in bolj kompleksno strukturiranih informa- cijskih sistemov za vsebinsko obdelavo dokumentov oz. objav (in posledično tudi za kasnejše iskanje dokumen- tov) predvidevajo dve ločeni skupini predmetnih oznak, in sicer predmetne kategorije za označevanje hierarhično višjih in bolj posplošenih tematik ter deskriptorje za bolj natančno oz. bolj specifično označevanje bolj podrob- nih pojmov in tematik, ponavadi na hierarhično nižjih ravneh. Te pojme dokumentom priredijo informacijski strokovnjaki, zato izbor zavisi od njihove osebne presoje. 7.1 PREDMETNE KATEGORIJE Predmetne kategorije so namenjene za opremljanje dokumentov s hierarhično “višjimi” oz. bolj splošnimi oznakami. Njihovo vsebinsko območje je odvisno od in- formacijskega sistema oz. zbirke. V preglednicah 1, 2 in 3 predstavljamo le tiste kategorije, ki so namenjene ozna- čevanju dokumentov z živalsko oz. zootehniško temati- ko. Za prihranek prostora v preglednicah smo ponavlja- joči-se pojem animal povsod okrajšali s črko a. Zbirke, ki jih obravnava ta pregled, zajemajo dokaj podobne vsebinske sklope znotraj kmetijstva oz. bioteh- nike, zato so kategorije podobne. Same kategorije so v vsaki od zbirk imenovane nekoliko specifično. Opazimo lahko, da je kategorij pri zbirki Agris nekoliko manj (pre- gl. 1), največ pa jih je pri sistemu CABI (pregl. 2), kjer so tudi bolj podrobno razdeljene na ožje sklope. To pomeni, da lahko pri zbirki CABA iščemo bolj natančno, vendar pa je več možnosti, da se naš koncept nekega pojma ne bo skladal s tistim, ki ga je določil informacijski strokov- njak, zato bo informacijski šum (noise) nekoliko višji, priklic oz. natančnost iskanja (precision) pa nižji. Večje število kategorij torej ne pomeni nujno boljših iskalnih rezultatov. Če bi raziskovali natančnejše, bi tudi ugotovili, da zbirka Agris pri vsakem dokumentu predvideva opis z največ tremi kategorijami, medtem ko pri zbirki CABA take omejitve ni. Nek dokument oz. bibliografski zapis ima lahko pri CABA pet ali še več kategorij. Zaradi tega je scientometrično težje primerjati zadetke, pridobljene pri eni ali drugi zbirki, saj so že začetna načela klasifici- ranja nekoliko različna. Očitno CABA kategorije prireja tudi manj osrednjim oz. manj bistvenim konceptom v nekem dokumentu. Že malo bolj natančna primerjava pokaže, kako pomembna bi bila boljša iskalna usposobljenost uporab- nikov teh informacij in njihovo boljše poznavanje neka- terih vsebinskih značilnosti teh informacijskih sistemov. Pri zbirki Agris (pregl. 1) imamo npr. ločeni kategoriji za krmljenje (Feeding) in prehrano živali (Animal Physiolo- gy – Nutrition), kjer prva označuje tehnološke druga pa fiziološke procese. Pri zbirki CABA (pregl. 2) te razlike ni, hkrati pa ta zbirka predvideva kar tri različne fiziolo- ške kategorije prehranjevanja. Zbirka Agris dokumente o anatomskih vidikih označi kot Animal Structure, zbirka CABA pa kot Animal Anatomy and Morphology. Vidike obnašanja in varstva živali oz. živalskih interakcij z oko- ljem Agris označi kot Animal Ecology, CABA predvideva dve kategoriji, in sicer Animal Behaviour in Animal Wel- fare, prav tako Agricola: Animal Welfare ter Animal Eco- logy and Behavior. Pri zbirki Agricola lahko izpostavimo relativno zelo visoko število kategorij, namenjenih označevanju pojmov v povezavi z veterino oz. zdravjem živali (pre- gl. 3). Teh kategorij je 14 oz. več kot polovica, medtem ko so pri zbirki Agris le štiri. Pri zbirki Agricola imajo vse glavne skupine organizmov, ki povzročajo bolezni, svoje lastne kategorije, pri zbirki CABA pa so te skupine združene, vendar pa so pri CABA izrecno navedeni tudi prioni, torej Prion, Viral, Bacterial and Fungal Pathogens of Animals kot skupna kategorija, ti pa pri zbirki Agricola sploh niso posebej omenjeni in lahko le ugibamo, katera kategorija bi tako zajela tudi prione. Tudi za specifično področje akvatičnih oz. vodnih L – animal production L01 a. husbandry L02 a. feeding L10 a. genetics and breeding L20 a. ecology L40 a. structure L50 a. physiology and biochemistry L51 a. physiology – nutrition L52 a. physiology – growth and development L53 a. physiology – reproduction L60 a. taxonomy and geography L70 veterinary science and hygiene L72 pests of a–s L73 a. diseases L74 miscellaneous a. disorders M – aquatic sciences and fisheries M01 fisheries and aquaculture – general aspects M11 fisheries production M12 aquaculture production and management M40 aquatic ecology Preglednica 1: Predmetne kategorije zbirke Agris Table 1: Agris Subject Categories – Category Codes AASvsebina_2009_94_1.indd 59 5.11.2009 23:46:03 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200960 T. BARTOL LL000 – animal science (general) LL010 apiculture LL020 sericulture LL030 other invertebr. culture (not aquac.) LL040 laboratory a. science LL050 game a–s LL060 draught a–s LL070 pets and companion a–s LL075 sport a–s LL080 zoo a–s LL110 dairy a–s LL120 meat producing a–s LL130 egg producing a–s LL145 wool producing a–s LL148 fur-bearing a–s LL180 a. husbandry and production LL190 a. slaughter LL240 a. genetics and breeding LL250 a. reproduction and embryology LL300 a. behaviour LL400 a. anatomy and morphology LL500 a. nutrition (general) LL510 a. nutrition (physiology) LL520 a. nutrition (production responses) LL600 a. physiology and biochemistry (excluding nutri- tion) LL650 a. immunology LL700 a. tissue and cell culture LL800 a. health and hygiene (general) LL810 a. welfare LL821 prion, viral, bacterial and fungal pathogens of a–s LL822 protoz, helminth, mollusc and arthropod paras. of a–s LL823 veterinary pests, vectors and intermediate hosts LL860 non-communicable diseases and injuries of a–s LL884 a. surgery and non-drug therapy LL886 diagnosis of a. diseases LL950 toxicology and poisoning of a–s MM000 – aquatic sciences (general) MM110 fisheries MM120 aquaculture (a–s) MM130 aquaculture (plants) MM300 aquatic biology and ecology Preglednica 2: Predmetne kategorije CAB International Table 2: CABI Subject Categories – CABI Codes L000 – animal science L001 entomology related L002 apiculture related L003 sericulture related L100 a. production L105 a. welfare L110 laboratory and experimental a–s L200 a. breeding and genetics L210 a. reproduction L300 a. ecology and behavior L400 a. structure L500 a. nutrition L600 a. physiology and biochemistry L700 a. taxonomy and geography L800 veterinary science L810 veterinary pharmacology, toxicology and immu- nology L820 Pests of a–s (general) L821 Pests of a–s (insects and other arthropods) L822 Pests of a–s (helminths) L823 Pests of a–s (protozoa) L830 a. diseases (general) L831 a. diseases (fungal) L832 a. diseases (bacterial) L833 a. diseases (viral) L840 a. diseases (physiological) L841 a. disorders and injuries L850 protection of a. products (general) L851 protection of a. products (insects and other ar- thropods) M000 – aquatic sciences M001 aquatic sciences related M110 fisheries M120 aquaculture (a–s) M130 aquaculture (plants) M210 fisheries management M220 aquaculture management M300 aquatic biology and ecology (general) M310 aquatic biology and ecology (a–s) M320 aquatic biology and ecology (plants) M400 oceanography M500 limnology Preglednica 3: Predmetne kategorije zbirke Agricola Table 3: Agricola Subject Categories – Category Codes AASvsebina_2009_94_1.indd 60 5.11.2009 23:46:04 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 61 PREGLED SISTEMOV PREDMETNIH OZNAK ZA PODROČJE ZNANOSTI O ŽIVALIH V ... PODATKOVNIH ZBIRKAH organizmov predvideva zbirka Agricola največ katego- rij. Agricola in CABA tu zajameta tako živali kot rastli- ne, medtem ko pri zbirki Agris ni posebne kategorije za vodne rastline, ampak to zajame kar splošna kategorija Aquatic Biology and Ecology. Že nekaj primerov pokaže, da je sistematske klasi- fikacijske sisteme zbirk možno učinkovito uporabljati le, če poznamo vsaj osnovna načela metodike klasifikacije v vsaki posamezni zbirki. Če tega ne poznamo dovolj do- bro, bomo seveda kljub temu priklicali neke dokumente, ne bomo pa se zavedali, česa vsega sploh nismo dobili prav zaradi naše šibke iskalne strategije. Pri tem pa ne gre pozabiti še nekaterih drugih za- konitosti vsebinske obdelave na ravni klasifikacijskih kategorij. Poleg specifičnih kategorij, namenjenih ozna- čevanju vsebin o živalih, obstajajo še nekatere druge ka- tegorije, ki se na živali nanašajo posredno, a jih ne gre zanemariti. To so npr. kategorije, namenjene označeva- nju pojmov v zvezi s transportom kmetijskih produk- tov, kar se nanaša tudi na produkte živalskega izvora ter predvsem kategorije z vsebinskega področja živilstva, torej kategorije, namenjene živilom in prehrani, kjer pa pogosto ni razlike med živili rastlinskega ali živalskega izvora in se vsebine dokumentov tako označijo s splošno kategorijo za živila. 7.2 DESKRIPTORJI Deskriptorji so namenjeni opremljanju dokumen- tov s hierarhično “nižjimi” oz. bolj specifičnimi oznaka- mi. Zbrani so v specializiranih geslovnikih, imenovanih tezavri, ki lahko zajemajo več deset tisoč deskriptorjev, urejenih v različnih hierarhičnih in asociativnih relaci- jah. Tudi tu je njihova raba odvisna od informacijskega sistema oz. zbirke. Za razliko od širših predmetnih ka- tegorij, kjer se razhajanja v poimenovanju nanašajo bolj na širino vsebinskega obsega posamezne kategorije, pa se pri deskriptorjih pojavljajo tudi terminološka razhajanja, torej tista, ki so med drugim povzročila, do so zamrli po- skusi gradnje enotnega svetovnega angleškega tezavra oz. geslovnika UAT (Unified Agricultural Thesaurus). Poleg tega se pri različnih tezavrih oz. zbirkah dokaj razlikuje- jo tudi hierarhična drevesa in globina oz. višina hierarhij pri drevesastih strukturah (tree structures). V pregledu izpostavljamo nekaj primerov, in sicer posebej hierarhijo v smeri navzgor, torej širše (Broader Terms) in navzdol oz. ožje (Narrower Terms). 7.3 HIERARHIJA NAVZGOR IN ŠIRŠI POJMI Za primer vzemimo nek pojem, npr. race oz. ducks (pregl. 4). Pri zbirki Agris vidimo, da obstajata dve raz- lični hierarhični skupini, in sicer skupina, ki jo imenuj- mo “tehnološka”, in ki izhaja iz deskriptorja poultry ter “taksonomska” skupina, ki se začne z deskriptorjem An- seriformes. Na peti stopnji se obe skupini zopet združita. Pri zbirki Agricola je hierarhično drevo nekoliko bolj razvejano. Že na začetku se razdeli na skupini poultry ter waterfowl. Prva je tehnološka, na četrti stopnji pa se deli še bolj natančno, ko se skupina livestock razdeli na dve enakovredni skupini, ki se potem združita, in sicer dome- stic animals ter farmed animal species. Pri zbirki CABA se deskriptor ducks hierarhično nadgrajuje v eni sami taksonomski skupini, ki pa je zelo podrobna in sega naj- višje. Kot zanimivost lahko še omenimo, da se pri zbirki CABA sicer obstoječi deskriptor livestock ne uporablja za ptiče in ni del hierarhije za ducks, medtem ko se livestock uporablja v zvezi z racami tako pri zbirkah Agricola kot Agris. Pri zbirki CABA se npr. izraz poultry uporablja le v zvezi s kokošmi. Pri zbirki Agricola se upošteva tudi skupina monogastric livestock, pri zbirki Agris pa za sku- pino domestic animals obstaja še nadrejena skupina use- ful animals. Agricola Agris/Agrovoc CAB Ducks ducks ducks poultry waterfowl Anseriformes poultry Anatidae monogastric livestock water birds birds livestock Anseriformes livestock birds Vertebrates domestic animals birds domestic animals farmed animal species vertebrates Chordata useful animals vertebrates animals animals Chordata organisms organisms animals biological sciences eukaryotes organisms Preglednica 4: Hierarhično širši izrazi glede na deskriptor ducks v posameznih zbirkah Table 4: Hierarchically broader terms with regard to descriptor ducks in respective databases AASvsebina_2009_94_1.indd 61 5.11.2009 23:46:05 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200962 T. BARTOL 7.4 HIERARHIJA NAVZDOL IN OŽJI POJMI, SO- RODSTVENE RELACIJE, NEDESKRIPTORJI Kot pri hierarhični smeri navzgor se glede na de- skriptor ducks razlike kažejo tudi pri smeri navzdol oz. k ožjim pojmom (pregl. 5). Pri tezavru Agrovoc oz. zbir- ki Agris ožji deskriptor posebej označuje race muscovy ducks, torej vrsto Cairina moschata. Tudi pri nedeskrip- torjih, označenih z UF (Used For), vidimo, da je deskrip- tor namenjen za označevanje rodov Anas in Cairina. Hkrati je desk ducks rabljen tudi za pojme označevanje mladih živali (ducklings) ter označevanje samcev (dra- kes). Pri sorodnih pojmih, označenih z RT, predvideva Agrovoc pojem waterfowl kot poseben pojem, ki ni del hierarhije pri ducks. Sorodna skupina so tudi lovni ptiči, game birds, ter meso rac, duck meat. Pri zbirki Agricola se kot ožji pojem pojavijo tako drake kot ducklings, nedeskriptorji (UF) pa se nanašajo le na tehnološke pojme v povezavi s prirejo. Sorodni pojmi so tako jajca kot meso, pa tudi družina Anatidae, ki je pri CABA širši deskriptor in kot tak del iste hierarhične skupine. Pri zbirki CABA ožji deskriptor označuje le mlade živali, pojem za samčke (drakes) pa se sicer sploh ne po- javlja v tezavru niti kot nedeskriptor (UF), kot je primer pri tezavru Agrovoc. Tudi pri CABA se nedeskriptorji nanašajo predvsem na tehnološke pojme. Deskriptor po- ultry se tokrat pojavlja kot sorodni pojem, ki se pri dru- gih dveh zbirkah sicer uvršča med širše pojme (pregl. 4). Edino pri CABA se kot sorodstveni pojem pojavljajo bo- lezni rac (duck diseases), kar pa seveda ne pomeni, da se pri drugih dveh zbirkah bolezni rac ne morejo označiti z deskriptorjem. To je seveda možno storiti že s kombi- nacijo dveh osnovnih deskriptorjev: ducks AND diseases. Ob vseh teh razlikah se pojavlja vprašanje, ali pov- prečni uporabnik dovolj dobro pozna specifične konota- cije in medsebojne povezave teh pojmov v posameznih zbirkah. Kot lahko vidimo, obstaja več enakovrednih logik gradnje tezavrov, ki pa imajo vse večje ali manjše nedoslednosti in druge pomanjkljivosti. Zdi pa se kar nekako nerealno pričakovati, da bi povprečni končni uporabnik natančneje preučili te posebnosti, zato lahko prezapletene strukture pogosto privedejo do slabšega is- kalnega odziva v konkretnih iskalnih situacijah. Pri tem lahko omenimo, da pojem ducks glede na nekatere druge pojme ni preveč zapleten. Nismo se natančneje poglobi- li v celotno strukturo tezavrov, temelječo na angleški in hkrati še latinski taksonomiji živali, saj bi to zahtevalo samostojno raziskavo. Vseh deskriptorjev je namreč več deset tisoč, k temu pa lahko dodamo še deset tisoč ne- deskriptorjev in iz tega izhajajoče permutacije. Ni tudi odveč komentirati, da se ne zdi več tako nenavadno, da so poskusi gradnje poenotenega globalnega kmetijskega tezavra pred več kot desetletjem zamrli. 7.5 ZASLONSKE SLIKE TEZAVROV V nadaljevanju prikazujemo nekaj izvirnih zaslon- skih slik iz računalniških aplikacij prej omenjenih teza- vrov, izhajajočih iz deskriptorja ducks. Slika 1 prikazuje le majhen zaslonski izsek iz tezavra zbirke CABA, podat- ke v prejšnjih dveh preglednicah pa smo uredili ročno, na podlagi izbranih možnih hiperpovezav navzgor (BT – Broader Term), navzdol (NT – Narrower Term) ali k sorodnim pojmom. Pri tezavru CAB lahko izberemo več deskriptorjev hkrati in iščemo z vsemi temi gesli naen- krat po načelu boolove iskalne unije OR, kjer zadetke prikliče vsaj eno izbrano deskriptorsko geslo. Če želimo preveriti celotno hierarhijo oz. celotno hierarhično dre- vo, moramo klikniti na vsak posamezen pojem, ki po- tem na novih zaslonih prikaže svoje lastne hierarhične Agricola Agris/Agrovoc CAB Ducks Ducks Ducks NT (Narrower Terms) drakes ducklings muscovy ducks ducklings RT (Related Terms) Anatidae duck eggs duck meat duck meat game birds waterfowl duck diseases duck feeding duck meat poultry UF (Used For) duck fattening duck feeding duck finishing Anas Cairina drakes ducklings duck duck eggs duck fattening Preglednica 5: Hierarhično ožji (NT), sorodni (RT) ter nedeskriptorski izrazi (UF) glede na deskriptor ducks v posameznih zbirkah Table 5: Hierarchically narrower terms (NT), related terms (RT), and non-descriptors (UF) with regard to descriptor ducks in respec- tive databases AASvsebina_2009_94_1.indd 62 5.11.2009 23:46:06 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 63 PREGLED SISTEMOV PREDMETNIH OZNAK ZA PODROČJE ZNANOSTI O ŽIVALIH V ... PODATKOVNIH ZBIRKAH relacije. Možne so torej številne permutacije, manj vešči uporabnik pa se lahko hitro “izgubi”. Kot smo že omenili, lahko do tezavra CAB dosto- pamo le s pridobljeno licenco za rabo same zbirke. Pred- stavljena zaslonska slika 1 prikazuje tisto obliko tezavra CAB, kot jo ponuja namenski iskalni program OVID, na katerega je vezana raba zbirke. Isti licenčni iskalni pro- gram nudi dostop tudi do tezavra Agrovoc, ki pa je sicer dostopen tudi popolnoma brezplačno in javno prek sple- ta oz. strežnika FAO, kjer je ta tezaver strukturiran kot prava ontološka podatkovna zbirka. To aplikacijo obrav- navajo številni znanstveni prispevki, kar smo predstavili v enem od uvodnih poglavij. Izsek zaslonske slike 2 pri- kazuje tudi večjezične aplikacije, jeziki pa so označeni z dvočrkovnimi kodami, npr. AR (arabsko), CS (češko), ZH (kitajsko), JA (japonsko). V tezaver se vključuje ve- dno več jezikov, zajema pa npr. tudi slovaški, madžarski in tajski jezik. Celotna hierarhija, predstavljena v pregle- dnicah 4 in 5, je permutirano dostopna v vseh jezikih te- zavra. Gre torej za izjemno veliko in zmogljivo relacijsko zbirko, ki v več kot deset jezikih omogoča dostop do več deset tisoč biotehniških ali kmetijskih gesel javno prek svetovnega spleta brez kakršnihkoli omejitev. Brezplačno je dostopen tudi tezaver zbirke Agricola (slika 3), ki je najmlajši med omenjenimi tezavri, saj je Agricola prej uporabljala tezaver CAB. Tudi ta tezaver je hierarhično izjemno široko razvejan, kar smo pokazali že v preglednicah 4 in 5. Pred nekaj leti je tezaver prešel na dvojezično platformo in je zaradi naraščajočega pomena španščine v Ameriki vpeljal tudi ta jezik; zbirka namreč indeksira strokovne in znanstvene dokumente iz Severne in Južne Amerike. Predmetne kategorije so pri vseh treh zbirkah po- imenovane podobno, in sicer codes ali categories, za de- skriptorje pa so imena nekoliko različna in določena še bolj podrobno, in sicer po različnih načelih. Pri zbirki Agricola obstajajo splošni oz. vsebinski deskriptorji NAL Subject(s). Večina deskriptorjev te zbir- ke se uvršča v ta razred. Poleg tega obstajajo tudi posebni deskriptorji, namenjeni označevanju geografskih pojmov NAL Geographic(s), vezanih zlasti na pokrajine, države in ozemlja. Pri zbirki Agris (Agrovoc) obstajajo specifični de- skriptorji Indexer-Assigned Descriptors, to so tisti, ki jih dokumentom določi informacijski strokovnjak ter hie- rarhično širši deskriptorji Computer-Assigned Descrip- tors; to so tisti, ki se dokumentom priredijo avtomatsko glede na nadrejene pojme v tezavru. Ti dve skupini se pri javno dostopni verziji te zbirke na portalu FAO imenuje- ta AGROVOC Terms oz. Other subjects (slika 4). Če torej strokovnjak dokumentu priredi pojem ducks, se temu dokumentu nadrejeno prilepijo (up-posting) vsi širši pojmi, predstavljeni v preglednici 4. Pri tem se računal- niško priredijo oz. prevedejo še deskriptorji v francoščini in španščini (slika 4). To sta poleg angleščine dva uradna jezika zbirke Agris. Zbirka CAB ima nekoliko bolj zapleten sistem. Tu obstajajo Broad Terms in Descriptors, kjer gre za osnovne ter širše pojme. Poleg tega ima tako kot Agricola CABA Slika 1: Izsek iz tezavra CAB zbirke CABA – primer deskrip- torja ducks s hierarhičnimi povezavami. Figure 1: Detail from CAB Thesaurus – a case of descriptor ducks with hierarchical relations. Slika 2: Izsek iz tezavra Agrovoc zbirke Agris – primer deskriptorja ducks s hierarhičnimi in večjezičnimi povezavami. Figure 2: Detail from Agris database Agrovoc Thesaurus – a case of descriptor ducks with hierarchical and multilingual relations. AASvsebina_2009_94_1.indd 63 5.11.2009 23:46:07 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200964 T. BARTOL tudi deskriptor za označevanje geografskih pojmov Geo- graphic Location ter še poseben deskriptor za t.i. organiz- me, Organism Descriptors, ki so v bistvu latinska rodovna in vrstna imena ter angleška imena za rastline in živali. Ker je v podatkovni zbirki CABA možno iskati usmer- jeno tudi s posameznimi polji, je potrebna posebna pa- zljivost, saj specifično polje vsebuje zgolj deskriptorje ene skupine pojmov. Poleg teh dveh skupin predmetnih oznak se pri vseh treh zbirkah pojavljajo še “nekontrolirane” ali prosto obli- kovane predmetne oznake, imenovane identifiers (other subjects pri zbirki Agricola). To so tisti pojmi, ki jih ni najti ne med kategorijami ne med deskriptorji. Navadno gre za zelo redko rabljene pojme in jih kontrolirani de- skriptorski tezavri ne zajemajo. Če pa raba nekega pojma začne naraščati, bo verjetno prej ali slej postal deskriptor in ga bo tako zajel tudi tezaver. Tu pa ni splošnih pravil. Tezaver CAB je npr. strukturiran zelo podrobno. Marsi- kateri deskriptor iz CAB pa se pri zbirki Agris pojavlja zgolj kot identifikator in ga tezaver Agrovoc ne zajema. Standardiziranje nekega pojma določi predvsem daljša raba. 8 ISKALNE SINTAKSE (S PREDMETNIMI OZNAKAMI) / PORTALI / ZBIRKE Prej predstavljene razlike močno vplivajo tudi na iskanje informacij v teh zbirkah. Končni uporabniki, ki teh posebnosti ne poznajo dovolj dobro, lahko izgubijo informacijo o marsikaterem zanimivem dokumentu. Po- leg tega lahko na iskalni uspeh močno vpliva tudi dokaj stroga struktura sintakse, ki jo predvidevajo posamezni portali, platforme oz. namenski iskalni programi. Pri tem je potrebno dobro poznati načela oblikovanja skupin in prioritet pri boolovi sintaksi. V preglednici 7 predstavljamo primer iskalne zahte- ve, kjer želi končni uporabnik pridobiti splošne informa- Slika 3: Izsek iz tezavra zbirke Agricola – primer deskriptorja ducks s hierarhičnimi povezavami. Figure 3: Detail from Agricola’s Agricultural Thesaurus – a case of descriptor ducks with hierarchical and multilingual relations. Zbirka Deskriptorji/Descriptors Identifikatorji/Identifiers Kategorije/Categories NAL Geographic(s) Other Subject(s) Subject Codes Agricola NAL Subject(s) 1. Indexer-Assigned Descriptors 2. AGROVOC Terms Identifiers Subject Category Codes Agris 1. Computer-Assigned Descriptors 2. Other subjects Broad Terms Identifiers CabiCodes Descriptors CAB Geographic Location Organism Descriptors Preglednica 6: Izvirno poimenovanje ožjih (deskriptorji), širših (predmetne kategorije) in prosto oblikovanih (identifikatorji) pred- metnih oznak Table 6: Original names for narrow (descriptors), broader (Categories), and free (identifiers) subject headings AASvsebina_2009_94_1.indd 64 5.11.2009 23:46:07 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 65 PREGLED SISTEMOV PREDMETNIH OZNAK ZA PODROČJE ZNANOSTI O ŽIVALIH V ... PODATKOVNIH ZBIRKAH cije bodisi o ovčjem bodisi o kozjem mleku. Ista zbirka je lahko dostopna prek različnih portalov. Vsak portal predvideva posebna pravila glede sintakse. Ta pravila se npr. nanašajo na predpone, torej specifična polja, po ka- terih želimo iskati, na boolove operatorje in na znake za desno krajšanje ali maskiranje, za kar se lahko uporablja- jo različni neabecedni znaki. Izpostavimo specifiko zbirke Agris na brezplačnem portalu FAO (pregl. 7), kjer se za boolovo unijo predvi- deva operator OR, obvezno zapisan z velikimi črkami, za boolov presek oz. operator in/and pa se zapiše zgolj presledek, podobno kot bi iskali z Googlom oz. njegovim učenjakom (Google Scholar). Primerjajmo tudi različne znake za desno krajšanje in različne predpone za iskanje po deskriptorskem polju (hw, descriptor) pri zbirki CABA (CAB), ki so prav tako odvisne od zahtev portalov OVID ali Direct. Zgornji del preglednice predstavlja iskanje s pomočjo deskriptorjev, spodnji pa hkratno iskanje po vseh vsebinskih poljih, to so naslov (title), izvleček (ab- stract) ter predmetne oznake, in sicer predvsem deskrip- torji. Pri ensotavnem iskanju (Basic Search) OVID ne išče dobro brez določila za polje. Uporabiti moramo do- ločilo oz. pripono mp, ki zajame vsa prej omenjena “kar- tirana” (mapped) vsebinska polja, to so naslov, izvleček in predmetne oznake. Zbirke in portali lahko omogočajo več načinov iskanja, kar pomeni tudi to, da se uporabniki poleg vseh potencialnih vsebinskih zagat spopadajo še z različnimi tehničnimi aplikacijami programov za iskanje, poleg tega se platforme nadgrajujejo in spreminjajo. 9 OZNAČEVANJE DOKUMENTOV S PRED- METNIMI OZNAKAMI Za konec poglejmo, kako se pri pridobljenih doku- mentih prikažejo predmetne oznake v samem računal- niškem izpisu podatkov. Oglejmo si primer istega do- kumenta z naslovom “The effect of a lactic acid bacterial inoculant with enzymes on the fermentation dynamics, intake and digestibility of Digitaria eriantha silage”, obja- vljenega v reviji Animal Feed Science and Technology. Za ta isti članek prikazujemo primere predmetnih oznak v zbirkah Agris (slika 4), Agricola (slika 5) in CABA (slika 6). Kot že prej tudi tukaj predstavljamo le izseke z zaslon- skih slik. Opazimo lahko razlike v tehnični izvedbi, pa tudi vsebinske razlike, ki so seveda pomembnejše, saj vpliva- jo na dejanski priklic podatkov. Iščemo lahko namreč le po tistih geslih, ki so v podatkovni zbirki tudi dejansko prisotna. Pri zbirki Agris (slika 4) opazimo, da se deskriptorji izpišejo v treh jezikih, med katerimi pa ni optične ločni- ce. Naj omenimo, da gre za javno dostopno različico zbir- ke Agris (Agris New Search Engine), ki je še nekoliko nova in je še vedno v testni fazi. Ne glede na to pa je dokument s tem naslovom možno na spletu priklicati s katerimkoli od pojmov, ki so zajeti na tej sliki, kar predstavlja precej- šnjo vsebinsko obogatitev iskalnih možnosti. Če smo pozorni, lahko pri zbirki Agricola pri tem dokumentu takoj opazimo, da se nikjer ne pojavi objekt sheep ali kakšne druge širše oznake za živali, pač pa le specifičen pojem, vezan na ovne oz. osebke moškega spo- la, torej rams. Ta pojem je sicer prisoten tudi pri zbirki Agris, vendar pa je tam isti dokument označen še s šte- vilnimi drugimi hierarhično nadrejenimi pojmi v logični povezavi s pojmom rams, torej sheep, ruminants, capri- nae, domestic animals itd. Pri zbirki Agris je tako možno iskati in najti ta dokument z vsemi temi gesli, pri zbirki Agricola pa le z geslom rams. Predmetne kategorije (Su- bject Code(s)) so predstavljene le s šiframi, za kar je po- trebno imeti šifrant, ki je sicer prosto dostopen na spletu. Slika 6 kaže različne predmetne oznake zbirke CABA. Lahko bi se pojavljali še celo posebni geografski deskriptorji. Prav tako kot pri zbirki Agris so tudi tu na Zbirka Iskanje po deskriptorskih poljih (Tezaver) Agricola/Ebsco su (( sheep or goat* or caprine* or ovine*) and milk) Agricola/NAL (skey sheep or skey goat? or skey caprine? or skey ovine?) and skey milk) Agris/FAO subject:(( sheep OR goat* OR caprine* OR ovine*) milk) CAB/OVID (( sheep or goat$ or caprine$ or ovine$) and milk).hw CAB Direct (( sheep or goat* or caprine* or ovine*) and milk):descriptor Hkratno iskanje po vseh vsebinih poljih Agricola/NAL (“dairy cow?” or “dairy cattle”) and (feed? or nutri?) Agris/FAO ((“dairy cow” OR “dairy cows” OR “dairy cattle”) (feed* OR nutri*)) CAB/OVID ((“dairy cow$” or “dairy cattle”) and (feed$ or nutri$)).mp Preglednica 7: Iskalna sintaksa za iskanje po deskriptorskih in vseh vsebinskih poljih Table 7: Search syntaxs for retrieval with descriptors and other mapped terms AASvsebina_2009_94_1.indd 65 5.11.2009 23:46:08 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200966 T. BARTOL voljo številni širši in bolj splošni deskriptorji, ki označu- jejo rod Ovis, tu predstavljen kot širši izraz ali Broader Term, s to razliko, da pa pri zbirki Agris ni rodov ampak družine. Tako imenovani organizmi so tu razvrščeni v posebnem deskriptorskem polju. Vidimo lahko, da za te “organizme” veljajo neka specifična interna pravila siste- ma CAB. Kot organizem se pojavi le geslo sheep. Gesla rams za samce tu sploh ni, čeprav lahko iz deskriptorskih podatkov zbirk Agricola in Agris sklepamo, da gre za nek eksperiment, kjer so raziskovalci izpostavili prav ovne. 10 SKLEPI V prispevku smo želeli s pregledom obstoječih siste- mov predmetnih oznak o živalski proizvodnji izpostaviti nekatere razlike med zbirkami, ki vplivajo na rezultate pri računalniškem iskanju. Pri tem je pomembno, da se uporabniki zbirk in podobnih informacijskih sistemov teh razlik zavedajo, saj lahko slabo poznavanje negativno vpliva na iskalni odziv oz. priklic podatkov, ki jih infor- macijski sistemi zajemajo. Predmetne oznake, deskriptorje, kategorije oz. gesla dokumentom prirejajo informacijski strokovnjaki, zato je izbor podvržen precej močni subjektivni presoji, ki se ne sklada nujno s pričakovanji in idejami uporabnikov teh informacijskih sistemov. Poleg tega se pojavljajo raz- like že pri sami tehnični izvedbi iskalnih procesov in sis- temski strukturi klasifikacijskih sistemov in tezavrov. Pri predmetnih kategorijah smo tako npr. videli, da Agricola predvideva specifične širše kategorije za vsako različno skupino patogenov, kjer pa nikjer ni prionov. K sreči so ti razvrščeni med deskriptorje. Za podobne pojme, npr. voli, imajo zbirke precej različne angleške deskriptorje, ki se razlikujejo med britansko in ameriško rabo. Pri de- skriptorskih predmetnih oznakah zbirke CAB se v raz- merah samostojnega uporabniškega iskanja postavlja vprašanje, ali je tako podrobno razdelan sistem sploh potreben. Že samo na pojem govedo se navezuje skoraj trideset različnih ožjih gesel. Poleg tega pa se kategori- Slika 4: Vse predmetne oznake, deskriptorji in kategorije, v zbirki Agris, portal FAO. Figure 4: All subject headings, descriptors and categories, in Agris database, search platform FAO. Slika 5: Vse predmetne oznake, deskriptorji in kategorije, v zbirki Agricola, portal NAL. Figure 5: All subject headings, descriptors and categories, in Agricola database, search platform NAL. AASvsebina_2009_94_1.indd 66 5.11.2009 23:46:09 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 67 PREGLED SISTEMOV PREDMETNIH OZNAK ZA PODROČJE ZNANOSTI O ŽIVALIH V ... PODATKOVNIH ZBIRKAH je navzgor med zbirkami močno razlikujejo, tako da bi uporabnik v povezavi z nekim geslom oz. pojmom dejan- sko moral natančno terminološko preučiti tudi vse po- vezane pojme. Pri tem se zdi, da so te zbirke oz. njihovi sistemi za predmetne oznake morda kar preveč ambicio- zni. Včasih bi bilo bolj uporabno, da bi bili klasifikacijski koncepti malo širši oziroma bolj preprosti. Naš namen ni bil, da bi zbirke vrednotili po kakovo- sti. Želeli smo predvsem opozoriti na razlike, ki jih je po- trebno upoštevati, če želimo iskati s kar najboljšim iskal- nim odzivom. Že dalj časa med strokovnjaki ni dvoma, da velja zbirka CABA za najpomembnejšo biotehniško zbirko, ki se najbolj osredotoča na kakovost pri izboru informacij in dokumentov. Za raznovrstne scientome- trične ali tehniške eksperimente pa je ta zbirka nekoliko manj dostopna, saj je raba vezana na naročnino in geslo, uporabniki pa pričakujejo nek stalni sistem brez preti- ranih menjav iskalne platforme. Eksperimenti so lažje izvedljivi pri brezplačnih javno dostopnih portalih, kot je npr. zbirka Agris, saj nastaja kot kooperativna kompi- lacija izbranih nacionalnih biotehniških bibliografij dežel članic FAO oz. OZN. Plačljiv dostop, npr. prek portala OVID, omogoča več iskalnih možnosti, ki so tudi bolj natančne, pri tem pa se od uporabnikov pričakuje tudi nekoliko višja raven informacijske pismenosti. Svoje po- sebnosti pa imajo tud brezplačni portali, tako da se po- gosto pojavljajo celo nasprotna iskalna načela pri izvedbi iskalnih korakov, kar uporabnike pogosto zmede. Pravzaprav v zadnjih letih primerjave in poenotenja med temi zbirkami niso več smiselna, saj je šel razvoj sis- temov v različne smeri. Zbirka Agricola knjižnice NAL je hkrati tudi OPAC katalog (Online Public Access Catalog) te ustanove. Z uvedbo španščine je zbirka dejansko po- stala zbirka obeh Amerik. Ker je zbirka izdelek predvsem ene ustanove, to je knjižnice NAL, so možnosti za obliko- vanje in usmerjanje razvoja precej večje. Zbirki Agris je v zadnjih letih nekoliko pošla sapa, vsaj kar se tiče celoku- pnega letnega števila novih dokumentov, vendar pa je ta zbirka, ali bolje, informacijski sistem, v zadnjih letih pre- šla na popolnoma novo kakovostno raven obdelave do- kumentov po najnovejših načelih zbiranja metapodatkov in aplikacij XML. To še zlasti velja za tezaver Agrovoc, ki je postal večjezikovna relacijska zbirka in pravo javno dostopno globalno orodje za indeksiranje z deset tisoči vzporednih gesel v različnih jezikih. Pri tem pa moramo omeniti, da se morajo drugojezični prevodi držati hierar- hije tega tezavra, ki pa ni absolutna glede na obstoječe razlike med tezavri, ki smo jih izpostavili. Ob iskalnem obnašanju povprečnega uporabnika se je težko znebiti občutka, da uporabniki pogosto iščejo brez prave predstave o tem, kaj je pri nekem informacij- skem sistemu sploh možno pričakovati, še posebej upo- števajoč precejšnje razlike med sistemi. Zelo verjetno je, da povprečni uporabnik ni dovolj usposobljen, da bi do informacij prišel dovolj sistematično in celovito. Uporab- niki pogosto iščejo naključno, brez poglobljene analize problematike glede na možne taksonomske oznake, poj- me in gesla. Tako uporabniki sicer vedno pridobijo dolo- čene dokumente, vprašanje pa je, česa ne dobijo, ne da bi se tega zavedali. Morda pa so, kot smo omenili že prej, ti sistemi uporabniško nekoliko preveč ambiciozni. Ta pre- gled je zato namenjen tudi temu, da bi pri uporabnikih vzpodbudil potrebo, da bi bolje raziskali vsebinske sis- teme in različna možna terminološka drevesa na podro- čju, ki ga raziskujejo in pri svojem iskanju bolj upoštevali posebnosti informacijskih sistemov in zbirk. Tako bodo pridobili ustreznejše publikacije in bo manj možnosti, da bi pri uporabi virov spregledali kak resnično pomemben dokument, ki bi lahko odločilno vplival na potek neke raziskave. Slika 6: Vse predmetne oznake, deskriptorji in kategorije, v zbirki CAB Abstracts, portal OVID. Figure 6: All subject headings, descriptors and categories, in CAB Abstracts, search platform OVID. AASvsebina_2009_94_1.indd 67 5.11.2009 23:46:10 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200968 T. BARTOL 11 SUMMARY The article tackles three most important agricultural databases Agris, Agricola and CAB Abstracts (CABA), maintained respectively by National Agricultural Library (NAL), FAO and CABI (CAB International), with regard to subject headings related to animal sciences, produc- tion, protection or health-related veterinary issues. The initial part reviews different approaches to these data- bases and respective indexing and classification schemes. Several concepts are presented, such as ontologies and metadata. Animal science and production and aquatic science and fisheries subject headings are presented, such as Agris Category Codes, Agricola Subject Cat- egories, and CABI Codes. Differences among databases with regard to categories are addressed, e.g.: Agris em- ploys two concepts related to animal nutrition: Feeding as a technological category and Animal Nutrition cat- egory as a physiological category. CABA employs three separate physiological categories. Agris uses the name Animal Structure, whereas this concept is expressed as Animal Anatomy and Morphology in CABA. Animal en- vironmental interactions and well-being are addressed as Animal Ecology in Agris. Agricola and CABA define two separate categories, related either to welfare or ecology/ behavior. Agricola dedicates the most important share to animal-health and veterinary-related issues. Fisher- ies and Aquatic Sciences-related categories separately classify also plants in Agricola and CABA. There is no such distinction in Agris. The tree-structures or indexing systems of thesaurus-based keywords, or descriptors, are presented, with special emphasis on narrow and broader terms, preferential terms or non-descriptors and related terms. There exist different classification-tree branch- ing directions of broader descriptors, related to pro- duction or taxonomy. CABA exhibits hierarchically the most complex tree with regard to taxonomy. Differences among indexing systems are sometimes important. In different databases, different descriptors or keywords are used in relations descriptors vs. non-descriptors vs. relat- ed terms, so there is frequently no internationally stand- ardized single descriptor to map a concept. Descriptors can take up different role relative to a database. Different screenshots are presented to illustrate the original uses of thesauri. Emphasis is placed on multilingual function- ality of Agrovoc. All subject heading names in different databases are presented, such as Descriptors, Subjects, Identifiers, Subject Codes or Category Codes. Access privileges and password-based licenses are addressed. Portals or search platforms are also tackled with regard to retrieval, search syntax, priority, phrase-searching, Boolean logic, wildcards and truncation. Subject head- ings are assigned by information specialists, indexers, thus possessing an important degree of subjective choice. On top of that, the above inter-database differences strongly affect retrieval precision, recall, and noise. The existing classification schemas, subject headings, the- sauri, subject trees, and categories contribute to a more precise indexing. They can, however, sometimes account for a less successful retrieval owing to a structure that is maybe too sophisticated. The improvement for search precision and better focus possibilities can thus remain disregarded by users. The end-users should thus acquire better awareness and acquaintance with the principles of subject headings in order to use more effectively the existing information systems and databases - what is an objective of this review article. 12 VIRI Agricola Database - NAL Catalog. 2009. http://agricola.nal.usda.gov/ (29. dec. 2008) Agricultural Thesaurus and Glossary Home Page. 2009. http://agclass.nal.usda.gov/ (7. jan. 2009) AGRIS Application Profile: Methodology. 2004. FAO, Rome. ftp://ftp.fao.org/gi/gil/gilws/aims/publications/papers/ 2004_7.pdf (3. feb. 2009) Agris Subject Categories. 2009. http://www.fao.org/scripts/agris/c-categ.htm (7. jan. 2009) AGRIS/CARIS Information Centre Homepage. 2009. http://www.fao.org/Agris/ (29. dec. 2008) Agrovoc. 2009. http://www.fao.org/aims/ag_intro.htm (7. jan. 2009) Andre, P. 1992. Toward a unified agricultural Thesaurus. Quar- terly Bulletin of IAALD, 37, 4: 224–226 Bartol, T. 2001. Mapping of contents in “Zbornik Biotehniske fakultete Univerze v Ljubljani. Kmetijstvo. Zootehnika”: an analysis of narrower and broader subject areas. Research Reports Biotechnical Faculty University of Ljubljana. Agri- culture. Zootechny, 78, 2: 85–103 Beck H., Pinto H.S. 2002. Overview of Approach, Methodolo- gies, Standards, and Tools for Ontologies. V: Third Agricul- tural Ontology Service (AOS) Workshop, Gainesville, USA, 09–10 maj 2002. University of Florida: 58 str. CAB Abstracts. 2009. http://www.cabi.org/datapage.asp?iDocID=165 (7. jan. 2009) CAB International. 2009. http://www.cabi.org/home.asp (7. jan. 2009) CABICODE Alphabetical List. 2009. http://www.cabi.org/guides/cabicodes.htm (7. jan. 2009) Chadwick A.F., Craker L.E. 1992. Herbal literature in selected databases. Acta Horticulturae, 306: 340–345 Chang Chun, Lu Wenlin. 2002. The Translation of Agricultural Multilingual Thesaurus. V: Proceedings of the Third Asian Conference for Information Technology in Agriculture, Beijing, China, 26–28 okt. 2002. Chinese Academy of Agri- cultural Sciences: 526–528 Chen, Q.B. 1989. A check on overlapping between AGRICOLA, AASvsebina_2009_94_1.indd 68 5.11.2009 23:46:11 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 2009 69 PREGLED SISTEMOV PREDMETNIH OZNAK ZA PODROČJE ZNANOSTI O ŽIVALIH V ... PODATKOVNIH ZBIRKAH AGRIS and CAB for tropical agricultural records. Quar- terly Bulletin of IAALD, 34, 2: 67–72 Deselaers N. 1986. The necessity for closer cooperation among secondary agricultural information services: an analysis of AGRICOLA, AGRIS and CAB. Quarterly Bulletin of IAALD, 31, 1: 19–26 Dextre Clarke S.G. Integrating Thesauri in the Agricultural Sciences. Compatibility and integration of order systems. Research Seminar Proceedings of the TIP/ISKO Meeting, Warsaw, Poland, 13–15 sep. 1996. 111–122 FAO. 2009. Food and Agriculture Organization of the United Nations. http://www.fao.org/ (3. feb. 2009) Farget M.A. 1984. A performance test on various bibliographic databases relevant to agricultural economics. Economie Rurale, 160: 37–39 Fremer E., Larsson B. 1997. SPIRS, WinSPIRS, and OVID: a question of free-text versus Thesaurus retrieval? Bulletin of the Medical Library Association, 84. 1: 63–70 Gangemi A., Fisseha F., Pettman I., Keizer J. 2002. Building an Integrated Formal Ontology for Semantic Interoperability in the Fishery Domain. V: Agricultural Information and Knowledge Management Papers. Rome, Knowledge and Communication Department, FAO: 13 str. ftp://ftp.fao.org/docrep/fao/008/af242e/af242e00.pdf (2002). Hood M.W. 1990. Reconciling the CAB Thesaurus and AGRO- VOC. Quarterly Bulletin of IAALD, 35, 4: 181–185 Juvan S., Bartol T., Boh B. 2005. Design and development of a relational database for functional foods. Acta agriculturae Slovenica, 86, 1: 3–15 Kaloyanova S., Onyancha I., Salokhe G., Ward F.L.H., Keizer J. 2007. Information technologies and standards for agricul- tural information resources management: AGRIS applica- tion profile, AGROVOC and LISAGR. Quarterly Bulletin of IAALD, 52, 1–2: 17–21 Kim S.H., Beck H.W. 2006. A practical comparison between Thesaurus and ontology techniques as a basis for search improvement. Journal of Agricultural & Food Information, 7, 4: 23–42 Lauser B., Sini M. From AGROVOC to the agricultural ontol- ogy service/concept server: an OWL model for creating on- tologies in the agricultural domain. V: Proceedings of the 2006 international Conference on Dublin Core and Meta- data Applications: Metadata For Knowledge and Learning, Manzanillo, Mexico, 03–06 okt. 2006. 76–88 Lauser B., Sini M., Salokhe G., Keizer J., Katz S. 2006. AGRO- VOC web services: improved, real-time access to an ag- ricultural Thesaurus. Quarterly Bulletin of IAALD, 51, 2: 79–81 Lauser B., Johannsen G., Caracciolo C., van Hage W.R., Keizer J., Mayr P. Comparing human and automatic Thesaurus mapping approaches in the agricultural domain. Papers and Project Reports for International Conference on Dub- lin Core and Metadata Applications, Berlin, Germany, 22– 26 sep. 2008. 43–53 Lebowitz A., Portegies-Zwart R., Schmid H. 1991. Multilingual indexing and retrieval in bibliographic systems: the AGRIS experience. Quarterly Bulletin of IAALD, 36, 3: 187–192 Lebowitz A.I., Portegies-Zwart R.P., Schmid H. 1991. Retrieval in bibliographic systems: the AGRIS experience. Quarterly Bulletin of IAALD, 36, 3: 187–192 Lee T.P., Bredderman P.J. The literature of veterinary and ani- mal sciences on the CAB ABSTRACTS databases: a de- scription and evaluative appraisal of CAB International’s VETCD and BEASTCD CD-ROM products. V: Animal health information: planning for the 21st century. The First International Conference of Animal Health Information Specialists, Reading, United Kingdom, 16–19 jul. 1993. , Reading, University of Reading: 141–177 Liang A.C., Sini M. 2006. Mapping AGROVOC and the Chi- nese Agricultural Thesaurus: Definitions, tools, procedures. New Review of Hypermedia and Multimedia, 12, 1: 51–62 Longo R.M.J., Machado U.D. 1981. Characterization of data- bases in the agricultural sciences. Journal of the American Society for Information Science, 32, 2: 83–91 Medelyan O., Witten I.H. Thesaurus-Based Index Term Extrac- tion for Agricultural Documents. V: Proceedings of the 6th Agricultural Ontology Service (AOS) workshop at EFITA/ WCCA, Vila Real, Portugal, 25–28 jul. 2005. 1–8 National Agricultural Library: NAL Catalog (AGRICOLA) - Category Codes. 2009. http://agricola.nal.usda.gov/help/categorycodes.html (7. jan. 2009). Oide N., Moriwaki N. 1990. Comparisons of indexing words used in CAB ABSTRACTS and AGRIS. Bulletin of the Ja- pan Association of Agricultural Librarians and Documen- talists, 78: 1–10 Our history. 2009. CAB International. http://www.cabi.org/datapage.asp?iDocID=235 (3. feb. 2009) Raupp J. 1994. Concept for a standard Thesaurus in the field of organic farming. Nachrichten fur Dokumentation, 45, 6: 343–348 Sanchez-Alonso S., Sicilia M.A. 2009. Using an AGROVOC- based ontology for the description of learning resources on organic agriculture. V: Metadata and Semantics. Sicilia M.A, Lytras, M.D. (eds.). US, Springer: 481–492 Straus C., Gardner M. Implementing the NAL Thesaurus in a Knowledge Repository. USAIN Conference, Ithaca, N.Y., 08–11 okt. 2006. 1–13 Šauperl A. 2005. Knjižnica. Izobraževanje za katalogizacijo in organizacijo informacij, 49, 3: 95–111 Takezake A. Development of Agricultural Vocabularies for Ef- ficient Searching. V: The APAN 25th Meeting, Bangkok, Thailand, 23–25 feb. 2008. 24 str. The National Agricultural Library (NAL). 2009. http://www.nal.usda.gov/ (29. dec. 2008) Thomas S.E. 1990. Bibliographic control and agriculture. Li- brary Trends, 38, 3: 542–561 Thomas S.E. 1985. Use of the CAB thesaurs at the National Agricultural Library. Quarterly Bulletin of IAALD, 30, 3: 61–65 Weintraub I. 1992. The terminology of alternative agriculture searching AGRICOLA, CAB and AGRIS. Quarterly Bulle- tin of IAALD, 37, 4: 209–213 AASvsebina_2009_94_1.indd 69 5.11.2009 23:46:11 AASvsebina_2009_94_1.indd 70 5.11.2009 23:46:12 Acta argiculturae Slovenica, 94/1, 71–72, Ljubljana 2009 SUBJECT INDEX BY AGROVOC DESCRIPTORS PREDMETNO KAZALO PO DESKRIPTORJIH AGROVOC Tomaž BARTOL 1 1 Univ. v Ljubljani, Biotehniška fak., Odd. za agronomijo, Jamnikarjeva 101, SI-1000 Ljubljana, Slovenija, Ph.D., e-mail: tomaz.bartol@bf.uni-lj.si AASvsebina_2009_94_1.indd 71 5.11.2009 23:46:12 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200972 T. BARTOL AASvsebina_2009_94_1.indd 72 5.11.2009 23:46:12 Acta argiculturae Slovenica, 94/1, 73, Ljubljana 2009 SUBJECT INDEX BY AGRIS CATEGORY CODES VSEBINSKO KAZALO PO PREDMETNIH KATEGORIJAH AGRIS Nataša SIARD 1 1 Univ. of Ljubljana, Biotechnical Fac., Dept. of Animal Science, Groblje 3, SI-1230 Domžale, Slovenia, Ph.D., M.Sc., e-mail: natasa.siard@bfro.uni-lj.si Agricultural research – A50: 55–69 Animal genetics and breeding – L10: 5–12, 17–26, 13–16, 33–38 Animal physiology – nutrition – L51: 33–38 Animal physiology – reproduction – L53: 27–31, 13–16 Pollution – T01: 39–46, 47–53 Food composition – Q04: 5–12, 17–26 AASvsebina_2009_94_1.indd 73 5.11.2009 23:46:12 AASvsebina_2009_94_1.indd 74 5.11.2009 23:46:12 Acta argiculturae Slovenica, 94/1, 75, Ljubljana 2009 ABECEDNO KAZALO AVTORJEV AUTHOR’S INDEX Št. No. Avtor Author Stran primarnega prispevka Page of the primary source 1. BARTOL Tomaž 55–69, 71–72 2. HOLCMAN Antonija 5–12, 17–26 3. HORVAT Simon 33–38 4. HRIBERŠEK Katarina 17–26 5. KERMAUNER Ajda 13–16 6. KOTNIK Barbara 27–31 7. MALOVRH Špela 5–12, 17–26 8. MARINŠEK-LOGAR Romana 39–46, 47–53 9. OSOJNIK ČRNIVEC Ilja Gasan 39–46, 47–53 10. PETRIČ Nežika 27–31 11. PIRMAN Tatjana 33–38 12. POHAR Jurij 13–16 13. POLAK Tomaž 17–26 14. SEŽUN Mija 47–53 15. SIARD Nataša 73 16. STRELEC Alenka 5–12 17. TERČIČ Dušan 5–12, 17–26 18. TREBUŠAK Tina 33–38 19. VOLK Marko 17–26 20. ŽGUR Silvester 27–31 21. ŽLENDER Božidar 17–26 AASvsebina_2009_94_1.indd 75 5.11.2009 23:46:13 AASvsebina_2009_94_1.indd 76 5.11.2009 23:46:13 Acta argiculturae Slovenica, 94/1, 77–78, Ljubljana 2009 NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKI Sprejemamo izvirne znanstvene članke, predhodne objave in raziskovalne notice s področja zootehnike (ge- netika, mikrobiologija, imunologija, prehrana, fiziologi- ja, ekologija, etologija, mlekarstvo, ekonomika, živalska proizvodnja in predelava živalskih proizvodov, tehno- logija in dokumentalistika) v slovenskem in angleškem jeziku, pregledne znanstvene članke pa samo po poprej- šnjem dogovoru. Objavljamo tudi prispevke, podane na simpozijih, ki niso bili v celoti objavljeni v zborniku sim- pozija. Če je prispevek del diplomskega, magistrskega ali doktorskega dela, navedemo to in tudi mentorja v sprotni opombi na dnu prve strani. Navedbe morajo biti v slo- venskem in angleškem jeziku. Pri prispevkih v slovenskem jeziku morajo biti pre- glednice, grafikoni, slike in priloge dvojezični, povsod je slovenščina na prvem mestu. Naslovi grafikonov in slik so pod njimi. Preglednice, slike in grafikoni so v besedilu. Grafikoni morajo biti črno-beli. Latinske izraze pišemo ležeče. V slovenščini uporabljamo decimalno vejico, v angleščini decimalno piko. Prispevki v angleščini morajo imeti povzetek v slovenščini in obratno. Prispevki naj bodo strnjeni, kratki, največ 12 strani, napisani z urejevalnikom besedil in oddani v doc ali rtf formatu (Windows). Izgled strani naj bo čim bolj eno- staven; v besedilo ne vstavljajte glave in noge. Pisava v besedilu in preglednicah je Times New Roman, velikost črk 12, v obsežnih preglednicah je lahko 10, pisava v gra- fikonih in slikah je Ariel, velikost črk najmanj 8, pisava za primerjave nukleotidnih in aminokislinskih zaporedij je Courier; zunanji rob 2,0 cm, notranji 2,5 cm. PRVA STRAN Na prvi strani prispevka na desni strani označimo vrsto prispevka, sledi naslov prispevka, pod njim avtorji. Ime avtorjev navedemo v polni obliki (ime in priimek). Vsakemu avtorju dodamo sprotno opombo, ki je vidna na dnu strani, in vsebuje polni naslov ustanove ter znan- stveni in akademski naslov; vse v jeziku prispevka. Na- vedemo sedež ustanove, kjer avtor dela. Če je raziskava opravljena drugje, avtor navede tudi sedež te inštitucije. Na željo avtorjev bomo navedli naslov elektronske pošte. Pod imeni avtorjev je datum prispetja in datum sprejetja prispevka, ki ostaneta odprta. Sledi razumljiv in poveden izvleček z do 250 besedami. Vsebuje namen in metode dela, rezultate, razpravo in sklepe. Sledijo ključne besede. Izvlečku v jeziku objave sledi naslov in izvleček s ključnimi besedami v drugem jeziku. VIRI V besedilu navajamo v oklepaju avtorja in leto ob- jave: (priimek, leto). Če sta avtorja dva, pišemo: (priimek in priimek, leto), če je avtorjev več, pišemo: (priimek in sod., leto). Sekundarni vir označimo z »navedeno v« ali »cv.«. Seznam virov je na koncu prispevka, neoštevilčen in v abecednem redu. Vire istega avtorja, objavljene v istem letu, razvrstimo kronološko z a, b, c. Primer: 1997a. Ne- kaj primerov navajanja virov: Vodovnik M., Marinšek-Logar R. 2008. Način delovanja in učinki probiotikov v prehrani živali. Acta agriculturae Slo- venica, 92, 1: 5–17 AASvsebina_2009_94_1.indd 77 5.11.2009 23:46:13 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200978 Fraser A.F., Broom D.M. 1990. Farm animal behaviour and wel- fare. London, Bailliere Tindall: 437 str. Hvelplund T. 1989. Protein evaluation of treated straws. V: Evaluation of straws in ruminant feeding. Chenost M., Rei- niger, A. (ur.). London, Elsevier Applied Science: 66–74 Žgajnar J., Kermauner A., Kavčič S. 2007. Model za ocenjevanje prehranskih potreb prežvekovalcev in optimiranje krmnih obrokov. V: Slovensko kmetijstvo in podeželje v Evropi, ki se širi in spreminja. 4. konferenca DAES, Ljubljana, 8–9 sep. 2007. Kavčič S. (ur.). Domžale, Društvo agrarnih eko- nomistov Slovenije: 279–288 ISO 5534 / IDF 4. Cheese and processed cheese – Determina- tion of the total solids content – Reference method. 2004: 1–7 Frajman P., Dovč P. 2004. Milk production in the post-genomic era. Acta agriculturae Slovenica, 84, 2: 109–119. http://aas.bf.uni-lj.si/zootehnika/84-2004/PDF/84-2004-2- 109-119.pdf (15. mar. 2009) ODDAJA Avtorji prispevke oddajo v natisnjenem in elektron- skem izvodu. Priložijo tudi izjavo s podpisi vseh avtorjev, da avtorske pravice v celoti odstopajo reviji. Prispevke recenziramo in lektoriramo. Praviloma pošljemo mnenje prvemu avtorju, po želji lahko tudi drugače. Če urednik ali recenzenti predlagajo spremem- be oz. izboljšave, vrne avtor popravljeno besedilo v 10 dneh v natisnjenem in elektronskem izvodu. Ko prvi av- tor vnese še lektorjeve pripombe, odda popravljeno bese- dilo v natisnjenem in elektronskem izvodu. Pri oddaji končne verzije avtor priloži jasno označe- ne izvirnike slik (ločene grafične datoteke ali fotografije). Datoteke slik poimenuje enako kot v tekstu (npr. Slika1. jpg, Slika2.eps, Slika3.bmp). Originalne fotografije na av- torjevo željo vrnemo. Vektorske slike sprejemamo samo v eps (Encapsulated Postscript) formatu, s tekstom, ki je spremenjen v krivulje. Rasterske slike morajo biti v enem od običajnih formatov (npr. tiff, jpg, bmp). Ločljivost naj bo vsaj 300 dpi. Prispevke sprejemamo vse leto. AASvsebina_2009_94_1.indd 78 5.11.2009 23:46:14 Acta argiculturae Slovenica, 94/1, 79–80, Ljubljana 2009 NOTES FOR AUTHORS PAPERS We publish original scientific papers, preliminary communications and research statements on the subject of animal science (genetics, microbiology, immunology, nutrition, physiology, ecology, ethology, dairy science, economics, animal production and food processing, technology and information science) in Slovenian and English languages while scientific reviews are published only upon invitation. Reports presented on conferences that were not published entirely in the conference reports can be published. If the paper is part of BSc, MSc or PhD thesis, this should be indicated together with the name of the mentor at the bottom of the front page and will appear as foot note.. All notes should be written in Slov- enian and English language. Papers in Slovenian language should have tables, graphs, figures and appendices in both languages, Slove- nian language being the first. Titles of graphs and figures are below them. Figures and graphs are part of the text. Clearly marked original figures should be added (pho- tographs or separate graphic files); they can be returned upon request. Latin expressions are written in italics. Decimal coma is used in Slovenian and decimal point in English. Papers in English should contain abstract in Slovenian and vice versa. The papers should be condensed, short and should not exceed 12 pages, editted with word processor and submitted as doc or rtf file (Windows). Text formatting should be as simple as possible, without headers and footers. Font Times New Roman, size 12 should be used for text and tables (in large tables size 10 is allowed), Ariel should be used for graphs and figures (letter size at least 8) and Courier for nucleic- and amino acid sequence alignments. Right margin is 2.0 cm, left margin 2.5 cm FIRST PAGE The type of the paper should be indicated on the first page on the right side following by the title of the pa- per and authors. Full names of the authors are used (first name and surname). Each name of the author should have been added an index, which is put immediately after the author’s name and displayed in the footnote. It contains address of the institution and academic degree of the author, in the language of the paper. The address of the institution in which the author works is indicated. If the research was realised elsewhere, the author should name the headquarters of the institution. E-mail is op- tional. Under the address of the authors some space for dates of arrival and acceptance for publishing should be left. A comprehensive and explicit abstract up to 250 words follows indicating the objective and methods of work, results, discussion and conclusions. Key words fol- low the abstract. The abstract in the language of the paper is followed by the title, abstract and key words in the alternative lan- guage. REFERENCES References should be indicated in the text by giv- ing author’s name, with the year of publication in paren- theses, e.g. (surname, year). If there are two authors, the AASvsebina_2009_94_1.indd 79 5.11.2009 23:46:14 Acta agriculturae Slovenica, 94/1 – 200980 following form is used: (surname and surname, year). If there are more than two authors, we use (surname et al., year). Secondary sources should be quoted in the form “cited in”. The references should be listed at the end of the paper in the alphabetical order and not numbered. If several papers by the same author and from the year are cited, a, b, c, etc. should be put after the year of the publication: e.g. 1997a. Some examples: Vodovnik M., Marinšek-Logar R. 2008. Način delovanja in učinki probiotikov v prehrani živali. Acta agriculturae Slo- venica, 92, 1: 5–17 Fraser A.F., Broom D.M. 1990. Farm animal behaviour and wel- fare. London, Bailliere Tindall: 437 p. Hvelplund T. 1989. Protein evaluation of treated straws. V: Evaluation of straws in ruminant feeding. Chenost M., Rei- niger, A. (ed.). London, Elsevier Applied Science: 66–74 Žgajnar J., Kermauner A., Kavčič S. 2007. Model za ocenjevanje prehranskih potreb prežvekovalcev in optimiranje krmnih obrokov. In: Slovensko kmetijstvo in podeželje v Evropi, ki se širi in spreminja. 4. konferenca DAES, Ljubljana, 8–9 sep. 2007. Kavčič S. (ed.). Domžale, Društvo agrarnih eko- nomistov Slovenije: 279–288 ISO 5534 / IDF 4. Cheese and processed cheese – Determina- tion of the total solids content – Reference method. 2004: 1-7 Frajman P., Dovč P. 2004. Milk production in the post-genomic era. Acta agriculturae Slovenica, 84, 2: 109–119. http://aas.bf.uni-lj.si/zootehnika/84-2004/PDF/84-2004-2- 109-119.pdf (15. mar. 2009) DELIVERY Papers should be delivered as a printed and elec- tronic copy. A statement signed by all authors transfers copy rights on the published article to the Journal. Papers are reviewed and edited. First author re- ceives a review if not defined otherwise. If reviewers sug- gest some corrections, the author should forward them within 10 days in printed and electronic form. After the first author considers the referee’s notes, the corrected paper should be sent in printed and electronic form to the Editor. Submission of the final version must contain prop- erly labelled original figures (separate files or photogra- phies). The figure files should be labelled as they appear in the text (Figure1.jpg, Figure2.eps, Figure3.bmp). Orig- inal photographies can be returned to the author upon request. Vector graphics have to be in eps (Encapsulated Postscript) format with the text transformed in curves. Raster figures and photos should be in one of common formates (e.g. tiff, jpg, bmp) with at least 300 dpi resolu- tion. Papers are accepted all the year. AASvsebina_2009_94_1.indd 80 5.11.2009 23:46:15