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Formation of homogeneous groups of bovine milk production units via multivariate statistical techniques / Formação de grupos homogêneos de unidades de produção de leite bovino através de técnicas estatísticas multivariadas
Vargas, Diego Prado de; Nörnberg, José Laerte; Mello, Renius de Oliveira; Scheibler, Rudolf Brand; Mello, Fernanda Cristina Breda; Rizzo, Fábio Antunes; Bellato, Tatiana Kátia Bertussi.
Afiliação
  • Vargas, Diego Prado de; Universidade de Santa Cruz do Sul. Departamento de Biologia e Farmácia. Santa Cruz do Sul. BR
  • Nörnberg, José Laerte; Universidade Federal de Santa Maria. Departamento de Tecnologia e Ciência dos Alimentos. Santa Maria. BR
  • Mello, Renius de Oliveira; Universidade Federal de Santa Maria. Departamento de Zootecnia. Santa Maria. BR
  • Scheibler, Rudolf Brand; Universidade Federal de Pelotas. Departamento de Zootecnia. Pelotas. BR
  • Mello, Fernanda Cristina Breda; Universidade Federal de Santa Maria. Departamento de Zootecnia. Santa Maria. BR
  • Rizzo, Fábio Antunes; Universidade Federal de Pelotas. Departamento de Zootecnia. Pelotas. BR
  • Bellato, Tatiana Kátia Bertussi; Universidade do Oeste de Santa Catarina. São Miguel do Oeste. BR
Ciênc. rural (Online) ; 48(4): e20170055, 2018. tab, graf
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1045106
Biblioteca responsável: BR1.1
ABSTRACT
ABSTRACT Milk supply chain in Brazil exhibits significant production system heterogeneity in all federal units. Thus, the objective of this study was to form homogeneous groups of bovine milk production units based on the chemical and microbiological quality of the milk via multivariate statistical techniques. A total of 1,541 milk producing units (MPUs), corresponding to 44,089 samples, were analyzed. The first three principal components accounted for 81.38% of the total variation in the data. Principal component 1 (PC1) was associated with the chemical quality of milk (fat, protein [PROT] and total dry extract [TDE] content), while PC2 and PC3 were associated with microbiological quality (somatic cell count [SCC] and total bacterial count [TBC]). The concurrent analysis of the two two-dimensional projections characterized the different productive strata by their quality attributes and identified the positive/negative points of milk microbiological characteristics in each production group. Thus, the dimensionality of the set of 1,541 MPUs was reduced to 15 homogeneous production groups. This method optimizes the use of the dairy industry monthly database and characterizes all the heterogeneities present in dairy production systems.
RESUMO
RESUMO A cadeia produtiva brasileira de leite possui expressiva heterogeneidade de sistemas de produção em todas as unidades federativas. Assim, objetivou-se formar grupos homogêneos de unidades de produção de leite bovino através de técnicas estatísticas multivariadas, com base na qualidade química e microbiológica do leite. Foram utilizadas 1.541 unidades produtoras de leite (UPL), totalizando 44.089 amostras analisadas. Os três primeiros componentes principais explicaram 81,38% da variação total dos dados. O componente principal 1 associou-se à qualidade química do leite (gordura, proteína e extrato seco total), enquanto os componentes principais 2 e 3 com a qualidade microbiológica (contagem de células somáticas e contagem bacteriana total). Com a análise conjunta das três projeções bidimensionais, caracterizaram-se os distintos estratos produtivos quanto aos seus atributos de qualidade e identificaram-se os pontos positivos/negativos das características microbiológicas do leite de cada um dos grupos de produção. Assim, obteve-se uma redução da dimensionalidade do conjunto de 1.541UPL em 15 grupos de produção homogêneos, otimizando a utilização da base de informações mensais das indústrias lácteas, e caracterizando a totalidade das heterogeneidades presentes em sistemas de produção leiteiros.


Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Base de dados: LILACS Tipo de estudo: Estudo prognóstico Idioma: Inglês Revista: Ciênc. rural (Online) Assunto da revista: Sa£de Ambiental Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Artigo País de afiliação: Brasil Instituição/País de afiliação: Universidade Federal de Pelotas/BR / Universidade Federal de Santa Maria/BR / Universidade de Santa Cruz do Sul/BR / Universidade do Oeste de Santa Catarina/BR

Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Base de dados: LILACS Tipo de estudo: Estudo prognóstico Idioma: Inglês Revista: Ciênc. rural (Online) Assunto da revista: Sa£de Ambiental Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Artigo País de afiliação: Brasil Instituição/País de afiliação: Universidade Federal de Pelotas/BR / Universidade Federal de Santa Maria/BR / Universidade de Santa Cruz do Sul/BR / Universidade do Oeste de Santa Catarina/BR
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