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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorRIBEIRO, A. K. do C.
dc.contributor.authorCAIRO, F. C.
dc.contributor.authorALBUQUERQUE, B. S. F.
dc.contributor.authorSOARES, G. O.
dc.contributor.authorCOMINATO. V.
dc.contributor.authorPEREIRA, B. P.
dc.contributor.authorPAIXÃO, R. Q. da
dc.contributor.authorMACHADO, F. S.
dc.contributor.authorPEREIRA, L. G. R.
dc.contributor.authorTOMICH, T. R.
dc.contributor.authorCAMPOS, M. M.
dc.date.accessioned2021-09-16T12:01:27Z-
dc.date.available2021-09-16T12:01:27Z-
dc.date.created2021-09-16
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationIn: WORKSHOP DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA GADO DE LEITE, 25., 2021, Juiz de Fora. Anais... Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2021.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1134454-
dc.descriptionO aumento da atividade das fêmeas bovinas durante o período de estro é responsável pela diminuição do consumo alimentar desses animais. Cochos e bebedouros eletrônicos são capazes de registrar essa variação, entretanto não geram alertas de estro. O objetivo deste estudo foi determinar a eficiência de detecção e detecção antecipada (6 e 12 h de antecedência) do estro por modelos baseados em regressão logística envolvendo Machine Learning, utilizando dados de comportamento e ingestão alimentar e/ou hídrica, gerados por cochos e bebedouros eletrônicos. Foram utilizados dados de dois ensaios experimentais entre 2015 e 2016 com novilhas Holandês-Gir. Todos os modelos de detecção (0 a -24h e 0 a -174h) analisados com e sem a variável de consumo de alimentos foram precisos e acurados. A detecção antecipada do estro com 6 e 12 h de antecedência reduziu a acurácia, a sensibilidade e especificidade dos modelos avaliados. É possível identificar o estro de novilhas leiteiras com base em dados de ingestão e comportamento alimentar/hídrico obtidos em cochos e bebedouros eletrônicos. A detecção do estro pode ser realizada com base nos dados obtidos nas 24 h que antecedem o estro e a exclusão de dados de consumo e utilização somente de dados de comportamento alimentar/hídrico garantiram detecção do estro de maneira acurada e precisa.
dc.language.isopor
dc.relation.ispartofseries(Embrapa Gado de Leite. Documentos, 261).
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectDetecção
dc.subjectMachine learning
dc.subjectRandon forest
dc.subjectRegressão logística
dc.subjectLogistic regression
dc.titleDetecção de estro através de sistema de cochos e bebedouros eletrônicos em novilhas leiteiras.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroGado Leiteiro
dc.subject.thesagroNovilho Leiteiro
dc.subject.nalthesaurusDetection
riaa.ainfo.id1134454
riaa.ainfo.lastupdate2021-09-16
dc.contributor.institutionANA KEREN DO CARMO RIBEIRO
dc.contributor.institutionFREDERICO CORREIA CAIRO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO SUDOESTE DA BAHIApor
dc.contributor.institutionBIANCA SOUZA FERREIRA ALBUQUERQUEpor
dc.contributor.institutionGABRIELLE OLIVEIRA SOARESpor
dc.contributor.institutionVANESSA COMINATOpor
dc.contributor.institutionBÁRBARA PIRONE PEREIRApor
dc.contributor.institutionRAQUEL QUEIROZ DA PAIXÃOpor
dc.contributor.institutionFERNANDA SAMARINI MACHADO, CNPGLpor
dc.contributor.institutionLUIZ GUSTAVO RIBEIRO PEREIRA, CNPGLpor
dc.contributor.institutionTHIERRY RIBEIRO TOMICH, CNPGLpor
dc.contributor.institutionMARIANA MAGALHAES CAMPOS, CNPGL.por
Aparece en las colecciones:Artigo em anais de congresso (CNPGL)

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