Modelos de regressão não linear na avaliação da curva de crescimento de ovinos da raça Morada Nova, variedade branca
| dc.contributor.advisor | Façanha, Débora Andréa Evangelista | |
| dc.contributor.advisormail | debora.andrea@unilab.edu.br | |
| dc.contributor.author | Assunção, Marcos Aurelio Victor de | |
| dc.contributor.coadvisor | Sousa, José Ernandes Rufino de | |
| dc.contributor.referee1 | Façanha, Débora Andréa Evangelista | |
| dc.contributor.referee2 | Batista, Jael Soares | |
| dc.contributor.referee3 | Leite, Jacinara Hody Gurgel Morais | |
| dc.coverage.spatial | Mossoró | |
| dc.date.accessioned | 2025-06-24T11:40:50Z | |
| dc.date.available | 2025-06-24T11:40:50Z | |
| dc.date.issued | 2024-02-29 | |
| dc.description.abstract | A raça ovina Morada Nova, fundamental para a economia do semiárido do Nordeste brasileiro, destaca-se por sua adaptabilidade e rusticidade. Essa raça exibe um perfil adaptativo notável, especialmente com relação a capacidade de suportar o clima seco predominante na região e manter uma produção eficiente. As fêmeas da raça são reconhecidas por suas qualidades reprodutivas, incluindo precocidade e prolificidade. No entanto, apesar de todas as características intrínsecas da raça, a variedade branca está enfrentando risco de extinção, o que destaca a necessidade de estudos sobre sua produtividade para fundamentar e apoiar esforços de conservação. O presente trabalho teve como foco a obtenção da curva de crescimento da raça Morada Nova, utilizando os modelos não lineares de Brody, Von Bertalanffy, Gompertz e Logístico e analisando os perfis de criação dos rebanhos experimentais. Foram avaliadas 764 observações de 165 animais de quatro núcleos de criação localizados nos estados do Ceará e Rio Grande do Norte, Brasil. Utilizou-se a Análise Discriminante Canônica (ADC) para a análise exploratória e quatro modelos não lineares para o estudo da curva de crescimento, onde avaliou-se o peso desde o nascimento até os 270 dias de idade, a Taxa de Crescimento Absoluto (TCA), e o impacto do sexo nas curvas de crescimento. Os resultados mostraram que o modelo de Gompertz foi o mais eficiente para explicar a curva de crescimento dos ovinos Morada Nova da variedade branca, incluindo diferenças de peso entre os sexos em todas as idades analisadas e um ponto de inflexão antes dos 90 dias. Estas descobertas contribuem para o entendimento do crescimento da raça e auxiliam na formulação de estratégias de conservação. | |
| dc.description.abstract2 | The Morada Nova sheep breed, essential for the economy of the semi-arid region in Northeast Brazil, is distinguished by its adaptability and hardiness. This breed demonstrates a remarkable adaptive profile, particularly in its ability to withstand the predominantly dry climate of the region and maintain efficient production. The breed's females are recognized for their reproductive qualities, including precocity and prolificacy. However, despite these intrinsic characteristics, the white variety is facing extinction risk, highlighting the need for productivity studies to support and substantiate conservation efforts. This study focused on determining the growth curve of the Morada Nova breed, using nonlinear models by Brody, Von Bertalanffy, Gompertz, and Logistic, and analyzing the breeding profiles of experimental herds. A total of 764 observations from 165 animals across four breeding centers in the states of Ceará and Rio Grande do Norte, Brazil, were evaluated. Canonical Discriminant Analysis (CDA) was used for exploratory analysis, and four nonlinear models were applied to study the growth curve, assessing weight from birth to 270 days of age, the Absolute Growth Rate (AGR), and the impact of sex on the growth curves. The results showed that the Gompertz model was the most efficient in explaining the growth curve of the Morada Nova sheep, white variety, including weight differences between sexes at all ages analyzed and an inflection point before 90 days. These findings contribute to the understanding of the breed's growth and assist in the formulation of conservation strategies. | |
| dc.description.physical | 52 f. : Il. | |
| dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/7335358058619043 | |
| dc.identifier.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/9044156524764984 | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | ASSUNÇÃO, Marcos Aurelio Victor de. Modelos de regressão não linear na avaliação da curva de crescimento de ovinos da raça Morada Nova, variedade branca. 2024. 52 f. Dissertação (Mestrado em Ciência Animal) - Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, 2024. | |
| dc.identifier.coadvisorLattes | http://lattes.cnpq.br/0516652873180387 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/13299 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.publisher.center | Centro de Ciências Agrárias - CCA | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.initials | UFERSA | |
| dc.publisher.institution | Universidade Federal Rural do Semi-Árido | |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência Animal | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.holder | UFERSA | |
| dc.rights.license | Attribution-ShareAlike 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/ | |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIA | |
| dc.subject.keyword | Ovinos | |
| dc.subject.keyword | Morada Nova | |
| dc.subject.keyword | Curva de crescimento | |
| dc.subject.keyword | TCA | |
| dc.subject.keyword | Conservação | |
| dc.subject.keyword | Sheep | |
| dc.subject.keyword | Growth Curve | |
| dc.subject.keyword | AGR | |
| dc.subject.keyword | Conservation | |
| dc.title | Modelos de regressão não linear na avaliação da curva de crescimento de ovinos da raça Morada Nova, variedade branca | |
| dc.title.alternative | Non-linear regression models in evaluating the growth curve of Morada Nova sheep, white variety | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
