Entwicklung eines Wachstumskurvenmodells bei Malabari Ziegen

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Bol Es wurde eine Studie durchgeführt, um die Wachstumskurve für das Lebendgewicht von Malabari-Ziegen zu bestimmen und ein geeignetes Modell zur Vorhersage ihres Wachstums auszuwählen. Daten zum Körpergewicht, zur Körperlänge, zum Brustumfang und zur Widerristhöhe von 1064 Malabari-Ziegen wurden von der Geburt bis zum Alter von einem Jahr in monatlichen Abständen für den Zeitraum von 2014 bis 2017 in den sechs Feldzentren des ICAR-AICRP zur Verbesserung der Ziegen (Malabari) im indischen Bundesstaat Kerala erfasst. Die Daten wurden auch in der Ziegen- und Schaffarm der Universität Thrissur, Kerala (Kerala Veterinary and Animal Sciences University) für den Zeitraum 2017-2018 aufgezeichnet. Die Auswirkungen nicht-genetischer Faktoren wie Art der Geburt, Geschlecht, Jahreszeit, Alter des Muttertiers und Studienzentrum wurden mit Hilfe der Analyse der kleinsten Quadrate korrigiert. Der durchschnittliche Tageszuwachs (ADG) während der Zeit vor und nach dem Absetzen wurde bestimmt. Es wurden fünf nichtlineare Modelle getestet, um die Wachstumskurvenparameter dieser Ziegen anzupassen. Das Bestimmtheitsmaß (R 2 ), der mittlere quadratische Fehler (Root Mean Square Error, RMSE), der mittlere absolute Fehler (MAE) und der mittlere absolute Fehler (MAPE) wurden als Kriterien für die Bestimmung des am besten geeigneten Modells verwendet. Den Ergebnissen zufolge erwies sich das Gompertz-Modell als das am besten geeignete Modell zur Vorhersage des Wachstums der Tiere.

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Es wurde eine Studie durchgeführt, um die Wachstumskurve für das Lebendgewicht von Malabari-Ziegen zu bestimmen und ein geeignetes Modell zur Vorhersage ihres Wachstums auszuwählen. Daten zum Körpergewicht, zur Körperlänge, zum Brustumfang und zur Widerristhöhe von 1064 Malabari-Ziegen wurden von der Geburt bis zum Alter von einem Jahr in monatlichen Abständen für den Zeitraum von 2014 bis 2017 in den sechs Feldzentren des ICAR-AICRP zur Verbesserung der Ziegen (Malabari) im indischen Bundesstaat Kerala erfasst. Die Daten wurden auch in der Ziegen- und Schaffarm der Universität Thrissur, Kerala (Kerala Veterinary and Animal Sciences University) für den Zeitraum 2017-2018 aufgezeichnet. Die Auswirkungen nicht-genetischer Faktoren wie Art der Geburt, Geschlecht, Jahreszeit, Alter des Muttertiers und Studienzentrum wurden mit Hilfe der Analyse der kleinsten Quadrate korrigiert. Der durchschnittliche Tageszuwachs (ADG) während der Zeit vor und nach dem Absetzen wurde bestimmt. Es wurden fünf nichtlineare Modelle getestet, um die Wachstumskurvenparameter dieser Ziegen anzupassen. Das Bestimmtheitsmaß (R 2 ), der mittlere quadratische Fehler (Root Mean Square Error, RMSE), der mittlere absolute Fehler (MAE) und der mittlere absolute Fehler (MAPE) wurden als Kriterien für die Bestimmung des am besten geeigneten Modells verwendet. Den Ergebnissen zufolge erwies sich das Gompertz-Modell als das am besten geeignete Modell zur Vorhersage des Wachstums der Tiere.

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Pagina's: 172, Paperback, Verlag Unser Wissen


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Merk Verlag Unser Wissen
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  • 9786208982843
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