Predição de consumo de matéria seca de bovinos de corte confinados
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMT |
Texto Completo: | http://ri.ufmt.br/handle/1/2260 |
Resumo: | The projections for the production of beef in Brazil over the next 10 years indicate an annual increase of about 3.5% per year. For the same period, it is estimated an increase of 2.22% per annum in domestic consumption and 3.07% per annum in exports of beef that could reach the level of 3.4 million tons in 2019, consolidating the Brazil as the largest exporter of beef (MAPA / AGE, 2009). The beef production in Brazil is characterized by production systems based on pastures covered by tropical forage and predominantly zebu animals, with a Nelore the most frequent. More than 80% of the Brazilian herd has some genetic composition derived from Zebu (Ripamonte, 2002). The increasing environmental pressure should contain the advance of cattle on new areas, making it essential to increase productivity in existing areas to increase in production. Therefore, appropriate technologies should be developed and implemented to enable the expansion of cattle. According to Oliveira (2014) food consumption is the nutritional factor that most influences the performance of the animals. Thus, accurate prediction of CMS is essential to predict responses in nutritional and economic production systems. Alternatively, meta-analysis is a 'tool' that enables combine the results of individual studies independently and synthesize their findings or draw a new conclusion (LUIZ, 2002). Allows to make a synthesis of contradictory data, no matter how small their analytical potêcia, providing significant advance on the subject studied with greater representativeness (Lovatto; Sauvant, 2001). The meta-analysis is superior to traditional ix forms of literature review by more accurately estimate the effects of treatments, adjusting them to trial heterogeneity (Lovatto et al., 2007) .This work has as objective to develop a prediction equation for consumption dry matter in confined cattle cuts through the national experiments of data gathering from 2002 to 2014 of the Journal of Animal Science and Medicine Archives of Veterinary and Animal Science Brazilian |
id |
UFMT_70b4eac8816f3eda3d0d2665cface2ea |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:localhost:1/2260 |
network_acronym_str |
UFMT |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFMT |
repository_id_str |
|
spelling |
Predição de consumo de matéria seca de bovinos de corte confinadosMeta-análiseConsumoBovinoculturaPrediçãoDesempenhoCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIAMeta-analysisConsumptionCattlePredictionPerformanceThe projections for the production of beef in Brazil over the next 10 years indicate an annual increase of about 3.5% per year. For the same period, it is estimated an increase of 2.22% per annum in domestic consumption and 3.07% per annum in exports of beef that could reach the level of 3.4 million tons in 2019, consolidating the Brazil as the largest exporter of beef (MAPA / AGE, 2009). The beef production in Brazil is characterized by production systems based on pastures covered by tropical forage and predominantly zebu animals, with a Nelore the most frequent. More than 80% of the Brazilian herd has some genetic composition derived from Zebu (Ripamonte, 2002). The increasing environmental pressure should contain the advance of cattle on new areas, making it essential to increase productivity in existing areas to increase in production. Therefore, appropriate technologies should be developed and implemented to enable the expansion of cattle. According to Oliveira (2014) food consumption is the nutritional factor that most influences the performance of the animals. Thus, accurate prediction of CMS is essential to predict responses in nutritional and economic production systems. Alternatively, meta-analysis is a 'tool' that enables combine the results of individual studies independently and synthesize their findings or draw a new conclusion (LUIZ, 2002). Allows to make a synthesis of contradictory data, no matter how small their analytical potêcia, providing significant advance on the subject studied with greater representativeness (Lovatto; Sauvant, 2001). The meta-analysis is superior to traditional ix forms of literature review by more accurately estimate the effects of treatments, adjusting them to trial heterogeneity (Lovatto et al., 2007) .This work has as objective to develop a prediction equation for consumption dry matter in confined cattle cuts through the national experiments of data gathering from 2002 to 2014 of the Journal of Animal Science and Medicine Archives of Veterinary and Animal Science BrazilianAs projeções para a produção de carne bovina no Brasil nos próximos 10 anos apontam para um aumento anual da ordem de 3,5% ao ano. Para o mesmo período, estima-se um crescimento de 2,22% ao ano no consumo interno e de 3,07% ao ano nas exportações de carne bovina que poderá atingir o patamar de 3,4 milhões de toneladas em 2019, consolidando o Brasil como o principal país exportador de carne bovina (MAPA/AGE, 2009). A produção de carne bovina no Brasil caracteriza-se por sistemas de produção baseados em pastagens recobertas por forrageiras tropicais e em animais predominantemente zebuínos, sendo a raça Nelore a de maior ocorrência. Mais de 80% do rebanho brasileiro apresenta alguma composição genética derivada de raças zebuínas (Ripamonte, 2002). A crescente pressão ambientalista deverá conter o avanço da pecuária sobre novas áreas, tornando essencial o aumento da produtividade nas áreas existentes para o incremento na produção. Logo, tecnologias adequadas deverão ser desenvolvidas e implementadas para possibilitar a expansão da bovinocultura. Segundo Oliveira (2014) o consumo de alimentos é o fator nutricional que mais influencia o desempenho dos animais. Desta forma, a predição acurada do CMS é essencial para prever respostas nutricionais e econômicas nos sistemas de produção. Alternativamente, a meta-análise é uma 'ferramenta' que possibilita combinar os resultados de estudos individuais realizados de forma independente e sintetizar suas conclusões ou mesmo extrair uma nova conclusão (LUIZ,2002). Permite até fazer uma síntese vii de dados contraditórios, por menor que seja sua potência analítica, proporcionando avanço significativo sobre o assunto estudado com melhor representatividade (LOVATTO; SAUVANT, 2001). A meta-análise é superior às formas tradicionais de revisão de literatura por estimar com maior precisão os efeitos dos tratamentos, ajustando-os para heterogeneidade experimental (LOVATTO et al., 2007).Este trabalho possui como objetivos desenvolver uma equação de predição para consumo de matéria seca em bovinos de cortes confinados, através da reunião de dados de experimentos nacionais de 2002 a 2014 da Revista Brasileira de Zootecnia e Arquivos Brasileiros de Medicina Veterinária e ZootecniaUniversidade Federal de Mato GrossoBrasilInstituto de Ciências Agrárias e Ambientais (ICAA) – SinopUFMT CUS - SinopPrograma de Pós-Graduação em ZootecniaMoraes, Kamila Andreatta Kling dehttp://lattes.cnpq.br/5361799194627522Moraes, Kamila Andreatta Kling de082.141.247-78http://lattes.cnpq.br/5361799194627522Moraes, Eduardo Henrique Bevitori Kling de029.155.486-03http://lattes.cnpq.br/1638923849126806082.141.247-78Oliveira, André Soares de042.370.957-70http://lattes.cnpq.br/4584372276541095Yamaki, Marcos290.929.628-80http://lattes.cnpq.br/7933106873278589Moreno, Leandro Ferreira2021-01-12T13:51:36Z2015-09-292021-01-12T13:51:36Z2015-08-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMORENO, Leandro Ferreira. Predição de consumo de matéria seca de bovinos de corte confinados. 2015. 38 f. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Federal de Mato Grosso, Campus Universitário de Sinop, Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais, Sinop, 2015.http://ri.ufmt.br/handle/1/2260porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMTinstname:Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)instacron:UFMT2021-01-17T06:01:15Zoai:localhost:1/2260Repositório InstitucionalPUBhttp://ri.ufmt.br/oai/requestjordanbiblio@gmail.comopendoar:2021-01-17T06:01:15Repositório Institucional da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Predição de consumo de matéria seca de bovinos de corte confinados |
title |
Predição de consumo de matéria seca de bovinos de corte confinados |
spellingShingle |
Predição de consumo de matéria seca de bovinos de corte confinados Moreno, Leandro Ferreira Meta-análise Consumo Bovinocultura Predição Desempenho CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIA Meta-analysis Consumption Cattle Prediction Performance |
title_short |
Predição de consumo de matéria seca de bovinos de corte confinados |
title_full |
Predição de consumo de matéria seca de bovinos de corte confinados |
title_fullStr |
Predição de consumo de matéria seca de bovinos de corte confinados |
title_full_unstemmed |
Predição de consumo de matéria seca de bovinos de corte confinados |
title_sort |
Predição de consumo de matéria seca de bovinos de corte confinados |
author |
Moreno, Leandro Ferreira |
author_facet |
Moreno, Leandro Ferreira |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Moraes, Kamila Andreatta Kling de http://lattes.cnpq.br/5361799194627522 Moraes, Kamila Andreatta Kling de 082.141.247-78 http://lattes.cnpq.br/5361799194627522 Moraes, Eduardo Henrique Bevitori Kling de 029.155.486-03 http://lattes.cnpq.br/1638923849126806 082.141.247-78 Oliveira, André Soares de 042.370.957-70 http://lattes.cnpq.br/4584372276541095 Yamaki, Marcos 290.929.628-80 http://lattes.cnpq.br/7933106873278589 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Moreno, Leandro Ferreira |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Meta-análise Consumo Bovinocultura Predição Desempenho CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIA Meta-analysis Consumption Cattle Prediction Performance |
topic |
Meta-análise Consumo Bovinocultura Predição Desempenho CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIA Meta-analysis Consumption Cattle Prediction Performance |
description |
The projections for the production of beef in Brazil over the next 10 years indicate an annual increase of about 3.5% per year. For the same period, it is estimated an increase of 2.22% per annum in domestic consumption and 3.07% per annum in exports of beef that could reach the level of 3.4 million tons in 2019, consolidating the Brazil as the largest exporter of beef (MAPA / AGE, 2009). The beef production in Brazil is characterized by production systems based on pastures covered by tropical forage and predominantly zebu animals, with a Nelore the most frequent. More than 80% of the Brazilian herd has some genetic composition derived from Zebu (Ripamonte, 2002). The increasing environmental pressure should contain the advance of cattle on new areas, making it essential to increase productivity in existing areas to increase in production. Therefore, appropriate technologies should be developed and implemented to enable the expansion of cattle. According to Oliveira (2014) food consumption is the nutritional factor that most influences the performance of the animals. Thus, accurate prediction of CMS is essential to predict responses in nutritional and economic production systems. Alternatively, meta-analysis is a 'tool' that enables combine the results of individual studies independently and synthesize their findings or draw a new conclusion (LUIZ, 2002). Allows to make a synthesis of contradictory data, no matter how small their analytical potêcia, providing significant advance on the subject studied with greater representativeness (Lovatto; Sauvant, 2001). The meta-analysis is superior to traditional ix forms of literature review by more accurately estimate the effects of treatments, adjusting them to trial heterogeneity (Lovatto et al., 2007) .This work has as objective to develop a prediction equation for consumption dry matter in confined cattle cuts through the national experiments of data gathering from 2002 to 2014 of the Journal of Animal Science and Medicine Archives of Veterinary and Animal Science Brazilian |
publishDate |
2015 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2015-09-29 2015-08-03 2021-01-12T13:51:36Z 2021-01-12T13:51:36Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
MORENO, Leandro Ferreira. Predição de consumo de matéria seca de bovinos de corte confinados. 2015. 38 f. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Federal de Mato Grosso, Campus Universitário de Sinop, Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais, Sinop, 2015. http://ri.ufmt.br/handle/1/2260 |
identifier_str_mv |
MORENO, Leandro Ferreira. Predição de consumo de matéria seca de bovinos de corte confinados. 2015. 38 f. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Federal de Mato Grosso, Campus Universitário de Sinop, Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais, Sinop, 2015. |
url |
http://ri.ufmt.br/handle/1/2260 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Mato Grosso Brasil Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais (ICAA) – Sinop UFMT CUS - Sinop Programa de Pós-Graduação em Zootecnia |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Mato Grosso Brasil Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais (ICAA) – Sinop UFMT CUS - Sinop Programa de Pós-Graduação em Zootecnia |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFMT instname:Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) instacron:UFMT |
instname_str |
Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) |
instacron_str |
UFMT |
institution |
UFMT |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFMT |
collection |
Repositório Institucional da UFMT |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) |
repository.mail.fl_str_mv |
jordanbiblio@gmail.com |
_version_ |
1804648504350474240 |