Detecção de estro através de sistema de cochos e bebedouros eletrônicos em novilhas leiteiras.
O 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.
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| Other Authors: | |
| Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
| Language: | Portugues pt_BR |
| Published: |
2021-09-16
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| Subjects: | Detecção, Machine learning, Randon forest, Regressão logística, Logistic regression, Gado Leiteiro, Novilho Leiteiro, Detection, |
| Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1134454 |
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