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ANÁLISE DE CORRELAÇÃO ENTRE COMPORTAMENTOS DE MATRIZES PESADAS E VARIÁVEIS AMBIENTAIS / ANALYSIS OF CORRELATION BETWEEN BEHAVIORS OF BROILER BREEDERS AND ENVIRONMENT VARIABLES

机译:肉鸡育种者和环境变量行为与环境变量与环境变量的相关性与环境变量相关性分析

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摘要

Entender o comportamento das aves vem ganhando maior importância na exploração avícola moderna, pois expressa as complexas interações sociais e ambientais das aves. Isso ocorre por causa do modo complexo de como ambiente afeta o desempenho zootécnico das aves e, portanto, a análise do comportamento pode prever maior eficiência e precisão no controle do ambiente de criação. Além disso, também motivando esses estudos, destaca-se o impacto gerado pelas garantias de bem-estar nos alojamentos de animais que o consumidor europeu tem exigido. Com o objetivo de contribuir com os estudos de bem-estar de matrizes pesadas baseados em observações comportamentais, este trabalho avalia a dependência das variáveis comportamentais e ambientais de matrizes pesadas, utilizando para isso o coeficiente de correlação linear de Pearson. O trabalho foi desenvolvido com dados coletados em ambiente controlado, utilizando três linhagens de matrizes pesadas, submetidas a três condições controladas de temperatura e com o monitoramento da concentração do gás amônia. Foram observadas correlações lineares positivas e negativas entre as variáveis comportamentais e ambientais de matrizes pesadas, utilizando para isso o coeficiente de correlação linear de Pearson. O trabalho foi desenvolvido com dados coletados em ambiente controlado, utilizando três linhagens de matrizes pesadas, submetidas a três condições controladas de temperatura e com o monitoramento da concentração do gás amônia. Foram observadas correlações lineares positivas e negativas entre as variáveis comportamentais e ambientais, podendo contribuir para futuros estudos de modelos estatísticos de estimativa do bem-estar.
机译:了解鸟类的行为已经在现代家禽开发更重要,因为它表达了鸟类的复杂的社会和环境的相互作用。出现这种情况是因为环境是如何影响鸟类的畜牧学性能,因此,行为分析可以在创造环境的控制预测更高的效率和准确性的复杂模式。此外,激励这些研究,通过对动物的动物,欧洲消费者已要求福祉的保证所产生的影响。为了促进重矩阵的幸福基于行为的观察研究,这项工作评估重型阵列的行为和环境变量,利用皮尔逊线性相关系数的依赖。这项工作是在受控环境中收集到的数据开发的,采用三个重矩阵线,提交至三个受控的温度条件和氨气浓度的监测。正和重阵列的行为和环境变量之间负的线性关系,使用的皮尔森线性相关系数观察。这项工作是在受控环境中收集到的数据开发的,采用三个重矩阵线,提交至三个受控的温度条件和氨气浓度的监测。行为和环境变量之间观察线性和负线性相关性,并有助于福利的估计的统计模型的未来研究。

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