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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
08/01/2018 |
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Data da última atualização: |
07/02/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
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Autoria: |
VIEIRA, F. J. G. |
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Afiliação: |
Flavio Junior Gonçalves Vieira, Universidade Federal de Mato Grosso. |
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Título: |
Fatores que afetam o consumo de matéria seca de vacas leiteiras. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
2017. |
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Páginas: |
81 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Federal do Mato Grosso, Sinop, MT. Co-orientador: Fernando César Ferraz Lopes, Embrapa Gado de Leite. |
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Conteúdo: |
RESUMO O entendimento dos fatores que afetam o consumo de matéria seca (CMS) e o desenvolvimento de modelos preditivos do CMS acurados e precisos são importantes para otimizar o uso da energia e dos nutrientes pelos animais. Assim, objetivou-se investigar os fatores que mais influenciam o CMS de vacas leiteiras, desenvolver modelos preditivos do CMS usando dados de experimentos realizados na Embrapa Gado de Leite, comparar com outros modelos vigentes (AFRC, 1993; NRC, 2001; Freitas et al., 2006; Santos et al., 2009; CNCPS; e UFMT Sinop), em condições de confinamento (dieta total ou parcial; Estudo I) ou em pastagem (Estudo II). Para construção dos modelos em confinamento (Estudo I) foram usadas 2.331 observações individuais de CMS oriundas de 22 experimentos. As variáveis relacionadas ao animal responderam por 48,2% da variação total do CMS, enquanto que variáves dietéticas e associados ao ambiente responderam por 26,6 % e apenas 1,6%, respectivamente. Foram ajustados três modelos de predição: Modelo I (variáveis do animal como entrada), Modelo II (variáveis do animal e dieta como entrada) e Modelo III (variáveis do animal, dieta e ambiente como entrada). A incorporação de variáveis preditivas dietéticas com as variáveis do animal (Modelo II), não melhorou a acurária e precisão da predição do consumo de matéria seca de vacas leiteiras em relação ao modelo proposto com o uso apenas de variáveis associadas ao animal (Modelo I). O modelo III não pode ser avaliado em razão da ausência de informações de ambiente nos bancos de dados brasileiro e americano adotados. O Modelo I apresentou acurácia e precisão similares aos modelos da UFMT-Sinop, NRC (2001), AFRC (1993) e CNCPS, tanto em condições brasileiras quanto americanas. Os modelos de Freitas et al. (2006) e Santos et al., (2009) apresentaram as piores qualidade de predição, tanto em condições brasileiras quanto americanas, e portanto, não são recomendados para predição do consumo de vacas leiteiras. Os modelos da UFMT-Sinop e NRC (2001), por sua vez, apresentaram as melhores qualidade de predição do consumo, tanto em condições brasileiras quanto americanas. Para construção dos modelos em pastagens (Estudo II) foram usadas inicialmente 2.002 observações individuais de CMS oriundas de sete experimentos conduzidos na Embrapa Gado de Leite. As variáveis relacionadas ao animal, dieta e ambiente, responderam por apenas 42,8% da variação total do CMS. As variáveis associadas à dieta tiveram maior impacto na variação total do CMS do que aquelas associadas ao animal e ambiente. Foram ajustados três modelos de predição: Modelo IV (variáveis do animal como inputs), Modelo V (variáveis do animal e dieta como inputs) e Modelo VI (variáveis do animal, dieta e ambiente como inputs). A incorporação de variáveis preditivas dietéticas com as variáveis do animal (Modelo V) melhorou substancialmente a acurária e precisão da predição do CMS tanto em condições tropicais como não tropicais. Todavia, o Modelo V apresentou acurácia e precisão similares aos modelos AFRC (1993), CNCPS e UFMT-Sinop foram superiores ao modelo NRC (2001), em condições tropicais. Em condições não tropicais, o Modelo V (Animal + Dieta) apresentou acurácia e precisão similares aos modelos CNCPS, UFMT-Sinop, NRC (2001) e Santos et al. (2009). O modelo de Freitas et al. (2006) apresentou as piores qualidade de predição, tanto em condições tropicais quanto não tropicais, e portanto, não seria recomendado seu uso para predição do consumo de vacas leiteiras em pastagens. O Modelo VI não pode ser avaliado em função da ausência de informações relacionadas ao ambiente na base de dados. Todos os modelos avaliados apresentaram baixa capacidade em predizer o CMS. Assim, o desenvolvimento de modelos eficazes para predição do consumo de vacas leiteiras em pastagens ainda permanece um desafio. MenosRESUMO O entendimento dos fatores que afetam o consumo de matéria seca (CMS) e o desenvolvimento de modelos preditivos do CMS acurados e precisos são importantes para otimizar o uso da energia e dos nutrientes pelos animais. Assim, objetivou-se investigar os fatores que mais influenciam o CMS de vacas leiteiras, desenvolver modelos preditivos do CMS usando dados de experimentos realizados na Embrapa Gado de Leite, comparar com outros modelos vigentes (AFRC, 1993; NRC, 2001; Freitas et al., 2006; Santos et al., 2009; CNCPS; e UFMT Sinop), em condições de confinamento (dieta total ou parcial; Estudo I) ou em pastagem (Estudo II). Para construção dos modelos em confinamento (Estudo I) foram usadas 2.331 observações individuais de CMS oriundas de 22 experimentos. As variáveis relacionadas ao animal responderam por 48,2% da variação total do CMS, enquanto que variáves dietéticas e associados ao ambiente responderam por 26,6 % e apenas 1,6%, respectivamente. Foram ajustados três modelos de predição: Modelo I (variáveis do animal como entrada), Modelo II (variáveis do animal e dieta como entrada) e Modelo III (variáveis do animal, dieta e ambiente como entrada). A incorporação de variáveis preditivas dietéticas com as variáveis do animal (Modelo II), não melhorou a acurária e precisão da predição do consumo de matéria seca de vacas leiteiras em relação ao modelo proposto com o uso apenas de variáveis associadas ao animal (Modelo I). O modelo III não pode ser avaliado em razão da au... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Modelagem; Pasto; Predição; Produção de leite; Sistemas nutricionais. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
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