Lógica fuzzy na decisão prática para controle de verminose em caprinos.

• Autor(a) principal: OLIVEIRA, W. P da S.
• Data de Publicação: 2022
• Outros Autores: SANTOS, N. P. da S., OLIVEIRA, M. B. de, ARAUJO, A. M. de
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
• Texto Completo: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1143864; http://doi.org/10.29367/issn.1809-3957.17.2022.197.70.
• topic: Caprinocultura

Para otimizar o controle de verminose em caprinos e reduzir aplicações de drogas anti-helminticas no rebanho (somente em animais sensíveis ao efeito espoliativo da verminose), este trabalho avaliou modelo matemático baseado na teoria de conjuntos Fuzzy para indicar a aplicação individual de droga a partir da medida de três variáveis de saúde do animal: OPG-contagem de ovos por grama de fezes, ECC- escore corporal e FA- Índice Famacha©. Para medir a robustez estatística, foi utilizado banco com 3839 informações de caprinos da raça Anglonubiana. Simultaneamente, realizou-se a análise de grupamento Average, através da matriz de distância Euclidiana. Nota-se que a matriz das confusões para a lógica Fuzzy apresentou menor acerto global (76,50%), comparado com a análises Average (99,54%). Entretanto, o Average categorizou 87% dos caprinos em resistentes (R=189), ou seja, não precisariam de aplicação de droga para controle e nem estão infectados com o parasita, dificultando o manejo. A lógica Fuzzy categorizou animais como R=26, E=109 e S=82. Com isso, a lógica Fuzzy permitiu a categorização do grau de resistência a verminose em caprinos, mostrando-se uma ferramenta que pode auxiliar na decisão individualizada da aplicação de drogas, como para auxiliara distinção de animais resistente/resiliente/sensível para seleção. ABSTRACT: Abstract - To optimize goats worms control through reducing the use of anthelmintic drugs on herds (only in animals sensitive to the despoiling effect of worms), this work evaluated a mathematical model based on the Fuzzy theory to signaling drug application flowing the measurement of three animal health variables: OPG- egg count per gram of feces, ECC- body score and FA- Famacha© Index. To measure statistical robustness, was used a database with 3839 information on Anglo-Nubian goats. Simultaneously, an Average cluster analysis was carried out through the Euclidean distance matrix. Confusion matrice revealed than the Fuzzy logic showed lower overall accuracy (76.50%), compared to Average (99.54%). However, the Average categorized 87% of goats as resistant (R=189), that is, they would not need drug application for control and are not infected with the parasite, making management decision difficult to take. Fuzzy logic categorized animals as R=26, E=109 and S=82. Therefore, the Fuzzy logic allowed accessing the degree of resistance to worms in goats, proving to be an automation tool that can help in the individualized decision of drug application, such as for the distinction of animals in the resistant/resilient/sensitive categories for breeding selection.