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1.
Arq. bras. med. vet. zootec. (Online) ; 74(3): 483-489, May-June 2022. tab, graf
Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: biblio-1383779

Resumo

Due to the conditions in which traditional sheep production systems operate, the evaluation of animal growth from live weight (LW) is limited by the high cost of the livestock scale as well as the sophisticated maintenance required. In this scenario, in recent years, biometric measurements have been investigated as an accurate indirect method to predict the LW of farm animals. Therefore, the present study was undertaken to examine different models for predicting the body weight of growing lambs using the body volume (BV) formula. Body volume, heart girth (HG) and body length (BL) data of 290 lambs aged between two and eight months were recorded. Body volume was calculated from HG and BL data using a formula that calculates the volume of a cylinder. The estimation of LW from the BV formula was achieved through regression equations using three mathematical models (linear, quadratic and exponential). The mean values of LW, HG, BL and BV of the lambs were 29.12±12.04kg, 70.00±11.69cm, 38.40±6.43cm and 23.93±9.90dm3, respectively. The correlation coefficient between LW and BV was r = 0.96 (P<0.001). The quadratic model showed the highest coefficient of determination (0.93) and the lowest prediction error (3.29kg). Under the experimental conditions adopted in this study, it is possible to predict the live weight of growing lambs using the body volume formula.


Devido às condições dos sistemas tradicionais de produção de ovinos, a avaliação do crescimento animal a partir do peso vivo (PV) é limitada pelo alto custo da balança pecuária, bem como pela sofisticada manutenção necessária. Assim, nos últimos anos, as medidas biométricas (MB) têm sido avaliadas como um método indireto e preciso para predizer o PV de animais de criação. Portanto, o objetivo desta pesquisa foi avaliar diferentes modelos de predição do PV de cordeiros em crescimento utilizando-se a fórmula do volume corporal (VC). Foram registrados dados de PV, perímetro torácico (PT) e comprimento corporal (CC) de 290 cordeiros entre dois e oito meses de idade. O VC foi calculado com base nos dados PT e CC, sendo usada uma fórmula que calcula o volume de um cilindro. A previsão do PV a partir da fórmula VC foi estimada por meio de equações de regressão, utilizando-se três modelos matemáticos (linear, quadrático e exponencial). Os valores médios do PV, PT, CC e VC dos cordeiros foram 29,12±12,04kg, 70,00±11,69cm, 38,40±6,43cm e 23,93±9,90 (dm3), respectivamente. O coeficiente de correlação entre PV e VC foi r=0,96 (P<0,001). O modelo quadrático apresentou o maior coeficiente de determinação (0,93) e o menor erro de predição (3,29kg) Nas condições do presente estudo, conclui-se que é possível predizer o peso vivo de cordeiros em crescimento por meio da fórmula de volume corporal.


Assuntos
Animais , Pesos e Medidas , Peso Corporal , Ovinos/crescimento & desenvolvimento , Biometria/métodos
2.
Arq. bras. med. vet. zootec. (Online) ; 74(6): 1127-1133, 2022. tab, graf
Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: biblio-1416306

Resumo

The objective of this study was to develop and evaluate linear, quadratic, and allometric models to predict live weight (LW) using the body volume formula (BV) in crossbred heifers raised in southeastern Mexico. The LW (426.25±117.49kg) and BV (338.05±95.38 dm³) were measured in 360 heifers aged between 3 and 30 months. Linear and non-linear regression were used to construct prediction models. The goodness-of-fit of the models was evaluated using the Akaike Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion (BIC), coefficient of determination (R²), mean squared error (MSE), and root MSE (RMSE). In addition, the developed models were evaluated through cross-validation (k-folds). The ability of the fitted models to predict the observed values was evaluated based on the RMSEP, R² and mean absolute error (MAE). The quadratic model had the lowest values of AIC (2688.39) and BIC (2700.05). On the other hand, the linear model showed the lowest values of MSE (7954.74) and RMSE (89.19), and the highest values of AIC (2709.70) and BIC (2717.51). Despite this, all models presented the same R² value (0.87). The cross-validation (k-folds) evaluation of fit showed that the quadratic model had better values of MSEP (41.49), R2 (0.85), and MAE (31.95). We recommend the quadratic model to predictive of the crossbred beef heifers' live weight using the body volume as the predictor.


O objetivo deste estudo foi desenvolver e avaliar os modelos linear, quadrático e alométrico para predizer o peso vivo (PV), usando-se a fórmula do volume corporal (VC) em novilhas mestiças criadas no sudeste do México. O PV (426,25+117,49kg) e o VC (338,05±95,38dm³) foram medidos em 360 novilhas, com idade entre três e 30 meses. Regressões lineares e não lineares foram utilizadas para construir os modelos de predição. A adequação dos modelos foi avaliada utilizando-se o critério de informação de Akaike (AIC), o critério de informação bayesiano (BIC), o coeficiente de determinação (R), o quadrado médio do erro (QME) e a raiz do QME (ROME). Além disso, os modelos desenvolvidos foram avaliados por meio de validação cruzada (k-folds). A capacidade dos modelos ajustados em prever os valores observados foi avaliada com base no ROME, no R² e no erro médio absoluto (EMA). O modelo quadrático apresentou os menores valores de AIC (2688,39) e de BIC (2700,05). Por outro lado, o modelo linear apresentou os menores valores de QME (7954,74) e de ROME (89,19); esse modelo apresentou os maiores valores de AIC (2709,70) e de BIC (2717,51). Apesar disso, todos os modelos apresentaram o mesmo valor para o R (0,87). A avaliação de ajuste por validação cruzada (k-folds) mostrou que o modelo quadrático teve melhores valores de ROME (41,49), R² (0,85) e EMA (31,95). Recomenda-se o modelo quadrático para predição do peso vivo de novilhas de corte mestiças utilizando-se o volume corporal como preditor.


Assuntos
Animais , Bovinos , Peso Corporal , Análise dos Mínimos Quadrados , Modelos Lineares
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