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https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/9332| Tipo: | Tese |
| Título: | Modelos para predição do desempenho de frangos de corte de crescimento lento criados em clima tropical |
| Autor(es): | PATRICIA GOMES SANTANA |
| Primeiro orientador: | Karina Marcia Ribeiro de Souza Nascimento |
| Resumo: | Os modelos matemáticos consistem em funções baseadas na realidade do crescimento biológico de um animal, que a variável dependente tem valor assintótico estimado quando a variável independente está no infinito. Além disso, modelos matemáticos têm sido usados para explicar e interpretar dados obtidos através de observações e medições e revelar a causa e efetuar relações em diferentes campos da ciência. Funções matemáticas que permitem cientistas alcançar resultados imparciais, considerando os eventos de uma forma abstrata. Com isso, esse estudo foi realizado com o objetivo de avaliar os efeitos dos modelos para predição do desempenho de frangos de corte de crescimento lento criados em clima tropical. Foram alojados 400 pintainhos de um dia, machos, da linhagem Pescoço Pelado vermelho (linhagem de crescimento lento), distribuídos em delineamento inteiramente casualizado, com quatro dietas e cinco repetições de vinte aves cada. As dietas consistiram em: dieta balanceada (DSR) - atendimento da exigência nutricional para cada fase de criação, sem resíduo de cervejaria (RC) e xilanase (XL); dieta com redução energética (DR) – redução de 100 Kcal/kg de EM sem RC e XL; dietas com redução energética, adição de 100g/t de XL e com inclusão de resíduo de cervejaria nos seguintes níveis de 0 (DRX) e 5% (DRX5). Os dados de peso semanal das aves em cada uma das quatro dietas foram utilizados para o ajuste dos modelos de Gompertz, Logístico e Von Bertalanffy. Para todos os modelos, as demais variáveis analisadas nas diferentes dietas se comportaram de maneira similar. Quanto aos critérios de informação de akaike, bayesiano e regressão, o melhor modelo ajustado foi o logístico para todos os testes de dietas analisados, visto que, quanto menores os valores de akaike, indicam melhor confiabilidade e precisão dos dados, em relação aos demais critérios. Foi possível concluir que o melhor modelo para demonstrar a taxa de crescimento de frangos de corte de crescimento lento, foi o modelo logístico, demonstrando melhores valores para os critérios de akaike, bayesiano e também R². |
| Abstract: | Mathematical models consist of functions based on the reality of an animal's biological growth, that the dependent variable has an estimated asymptotic value when the independent variable is at infinity. Furthermore, mathematical models have been used to explain and interpret data obtained through observations and measurements and reveal the cause and effect relationships in different fields of science. Mathematical functions that allow scientists to achieve unbiased results by considering events in an abstract way. Therefore, this study was carried out with the objective of evaluating the effects of models for predicting the performance of slow-growing broiler chickens raised in a tropical climate. 400 one-day-old male chicks of the red Pescoço Pelado lineage (slow-growing lineage) were housed, distributed in a completely randomized design, with four diets and five replications of twenty birds each. The diets consisted of: balanced diet (DSR) - meeting the nutritional requirements for each breeding phase, without brewery residue (RC) and xylanase (XL); energy-reduced diet (DR) – reduction of 100 Kcal/kg of ME without CR and XL; diets with reduced energy, addition of 100g/t of XL and inclusion of brewery residue at the following levels of 0 (DRX) and 5% (DRX5). The weekly weight data of the birds in each of the four diets were used to adjust the Gompertz, Logistic and Von Bertalanffy models. For all models, the other variables analyzed in the different diets behaved in a similar way. Regarding the akaike, Bayesian and regression information criteria, the best adjusted model was the logistic model for all diet tests analyzed, since the lower the akaike values indicate better reliability and precision of the data, in relation to the other criteria. . It was possible to conclude that the best model to demonstrate the growth rate of slow-growing broilers was the logistic model, demonstrating better values for the akaike, Bayesian and also R² criteria. |
| Palavras-chave: | . |
| País: | Brasil |
| Editor: | Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul |
| Sigla da Instituição: | UFMS |
| Tipo de acesso: | Acesso Restrito |
| URI: | https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/9332 |
| Data do documento: | 2024 |
| Aparece nas coleções: | Programa de Pós-graduação em Ciência Animal |
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