Sviluppo di un modello di curva di crescita nelle capre Malabari
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È stato condotto uno studio per determinare la curva di crescita del peso vivo nelle capre Malabari e per selezionare il modello appropriato per prevedere la loro crescita. I dati relativi al peso corporeo, alla lunghezza del corpo, alla circonferenza toracica e all'altezza al garrese di 1064 capre Malabari sono stati registrati dalla nascita a un anno di età a intervalli mensili per il periodo 2014-2017 dai sei centri sul campo dell'ICAR-AICRP sul miglioramento delle capre (Malabari), situati in tutto lo stato del Kerala, in India. I dati sono stati registrati anche presso la University Goa...
È stato condotto uno studio per determinare la curva di crescita del peso vivo nelle capre Malabari e per selezionare il modello appropriato per prevedere la loro crescita. I dati relativi al peso corporeo, alla lunghezza del corpo, alla circonferenza toracica e all'altezza al garrese di 1064 capre Malabari sono stati registrati dalla nascita a un anno di età a intervalli mensili per il periodo 2014-2017 dai sei centri sul campo dell'ICAR-AICRP sul miglioramento delle capre (Malabari), situati in tutto lo stato del Kerala, in India. I dati sono stati registrati anche presso la University Goat and Sheep Farm, Thrissur, Kerala (Kerala Veterinary and Animal Sciences University) per il periodo 2017-2018. L'effetto di fattori non genetici come il tipo di nascita, il sesso, la stagione, l'età della fattrice e il centro di studio è stato corretto utilizzando l'analisi dei minimi quadrati. È stato determinato il guadagno medio giornaliero (ADG) durante il periodo pre e post-svezzamento. Sono stati testati cinque modelli non lineari per adattare i parametri della curva di crescita di queste capre. Il coefficiente di determinazione (R 2 ), l'errore quadratico medio (RMSE), l'errore assoluto medio (MAE) e l'errore assoluto medio previsto (MAPE) sono stati utilizzati come criteri per determinare il modello più adatto. Dai risultati è emerso che il modello di Gompertz è il più adatto a prevedere la crescita.
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