Uso de modelos matemáticos en el análisis de crecimiento y desempeño comercial de ponedoras marrón

dc.contributor.advisorAfanador Téllez, Germán
dc.contributor.advisorBetancourt López, Liliana Lucía
dc.contributor.authorPinzón López, Julio Cesar
dc.date.accessioned2021-05-04T17:46:34Z
dc.date.available2021-05-04T17:46:34Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionIlustraciones, tablasspa
dc.description.abstractEl uso de modelos matemáticos permitió definir puntos críticos del crecimiento y la producción comercial de huevos marrón. El modelo Gompertz mostró parámetros caracterizados por su precisión y exactitud. La tasa de maduración fue de 0.02 %/día, la cual se relacionó inversamente con el peso corporal adulto. La tasa máxima de crecimiento (14.8-17.3 g/d) fue alcanzada entre 8 y 10 semanas de edad y el peso adulto a las 35 semanas de edad. El modelo matemático para producción fue el modelo logístico de Yang con una definición del punto de inflexión al 50% del pico de producción (parámetro d del modelo) a una edad de 21 días luego de comenzar la postura, el % de producción ave/día al pico (96.5%) a los 52 días de producción y la tasa de disminución de la producción hasta finalizar el ciclo de vida de 0.0005 huevos/ave/día. La tasa máxima de crecimiento se relacionó con una mayor producción al inicio de la postura, la edad al 50% de producción, el número de huevos por ave alojada y la masa de huevo acumulada (30 y 50 semanas de edad). El valor teta se asoció con la producción de masa de huevo acumulada y el número de huevos por ave alojada durante el ciclo de postura. Maximizar el peso corporal y las uniformidades de los lotes durante el crecimiento (3, 8, 9, 12 y 16 semanas) producen efectos sobre: la edad a la madurez sexual, la edad al 50% y al pico de producción, el pico de producción y el número de huevos por ave alojada (semanas 30, 50 y 80 de edad). La conversión alimenticia a la semana 8 se asoció con la masa de huevo acumulada por ave alojada (30 y 50 semanas de edad).spa
dc.description.abstractThe use of mathematical models made it possible to define critical points for the growth and commercial production of brown egg layers. The Gompertz model showed parameters characterized by their precision and accuracy. The maturation rate was 0.02 %/day, which was inversely related to adult body weight. The maximum growth rate (14.8-17.3 g/d) was reached between 8 and 10 weeks of age and the adult body weight at 35 weeks of age. The mathematical model for production was the Yang logistic model with a definition of the inflection point at 50% of the production peak (parameter d of the model) at 21 days of the beginning of laying cycle, hen/day production (%) at peak (96.5%, 52 days of production) and the rate of decline until the end of the life cycle was 0.0005 eggs/hen/day. The maximum growth rate was related to a higher production at the beginning of the laying, the age at 50% of production, the number of hen housed eggs and the cumulative egg mass (30 and 50 weeks of age). The theta value was associated with the cumulative egg mass production and the number of hen housed eggs during the laying cycle. Maximizing body weight and flock uniformities during growth (3, 8, 9, 12 and 16 weeks) produced effects on: age at sexual maturity, age at both 50% and peak production, peak production (%) and the number of hen housed eggs (30, 50 and 80 weeks of age). Feed conversion at week 8 was associated with cumulative egg mass per hen housed (30 and 50 weeks of age).eng
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.researchareaNutrición animalspa
dc.format.extent1 recurso en línea (125 páginas)spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.reponameRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unal.edu.co/spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/79473
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.publisher.branchUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotáspa
dc.publisher.facultyFacultad de Medicina Veterinaria y de Zootecniaspa
dc.publisher.placeBogotáspa
dc.publisher.programBogotá - Medicina Veterinaria y de Zootecnia - Maestría en Salud y Producción Animalspa
dc.relation.referencesAguilar, F. Modelos matemáticos no lineales como herramienta para evaluar el crecimiento de tilapia roja (oreochromis spp.) y tilapia nilótica (oreochromis niloticus var. chitralada)” alimentadas con dietas peletizadas o extruidas. Tesis de maestría. Bogotá DC. Universidad Nacional de Colombia. 2010. 135pspa
dc.relation.referencesAdams, C. J., y Bell, D. D. (1980). Predicting poultry egg production. Poultry Science, 59(4), 937–938spa
dc.relation.referencesAggrey, S. E. (2002). Comparison of three nonlinear and spline regression models for describing chicken growth curves. Poultry Science, 81(12), 1782-1788spa
dc.relation.referencesAgudelo, D. A., Cerón, M. F., y Restrepo, L. F. (2007). Modelación de funciones de crecimiento aplicadas a la producción animal. Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias, 20(2), 157-173spa
dc.relation.referencesAgudelo, D., Cerón, M., y Restrepo, L. (2008). Modelación de las funciones de crecimiento aplicadas a la producción animal. Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias 21(1), 39-58spa
dc.relation.referencesAguilar, C., Cortés, H., y Allende, R. (2002). Los modelos de simulación. Una herramienta de apoyo a la gestión pecuaria. Archivos latinoamericanos de producción animal, 10(3), 226-231spa
dc.relation.referencesAguilar, C., Friedli, C., & Canas, R. (1983). The growth curve of animals. Agricultural Systems, 10(3), 133-147spa
dc.relation.referencesAhmad, H. A. (2009). Poultry growth modeling using neural networks and simulated data. The Journal of Applied Poultry Research, 18(3), 440-446spa
dc.relation.referencesAkaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control, 19(6), 716-723spa
dc.relation.referencesAlves, W. J., Malheiros, E. B., Sakomura, N. K., da Silva, E. P., da Silva Viana, G., de Paula Reis, M., ... y Suzuki, R. M. (2019). In vivo description of body growth and chemical components of egg-laying pullets. Livestock Science, 220, 221-229spa
dc.relation.referencesArcila, C., Barbosa, E., y Cabezuelo, F. (2016). Técnicas big data: análisis de textos a gran escala para la investigación científica y periodística. El profesional de la información, 25(4), 623-631spa
dc.relation.referencesAyala, C. (2018). Crecimiento y desarrollo de los mamíferos domésticos. Revista de Investigación e Innovación Agropecuaria y de Recursos Naturales, 5(ESPECIAL), 34-42spa
dc.relation.referencesBedetti, I., y Van de Braak, T. (2021). Una visión general de 60 años de pruebas “North Carolina Random Sample Layer Test” del desempeño de ponedoras. Avinews. 46. 21-25spa
dc.relation.referencesBelyavin, C.G. (1988) Application of computer technology in poultry houses. World’s Poultry Science Journal 44(3), 217-218spa
dc.relation.referencesBrody, T. B., Eitan, Y., Soller, M., Nir, I., y Nitsan, Z. (1980). Compensatory growth and sexual maturity in broiler females reared under severe food restriction from day of hatching. British Poultry Science, 21(6), 437-446spa
dc.relation.referencesBrody, T. B., Siegel, P. B., y Cherry, J. A. (1984). Age, body weight and body composition requirements for the onset of sexual maturity of dwarf and normal chickens. British Poultry Science, 25(2), 245-252spa
dc.relation.referencesBrody, S. (1945). Bioenergetics and growth; with special reference to the efficiency complex in domestic animals. Reinholdspa
dc.relation.referencesBuchwald, P. (2007). A general bilinear model to describe growth or decline time profiles. Mathematical biosciences, 205(1), 108-136spa
dc.relation.referencesBuzala, M., y Janicki, B. (2016). Effects of different growth rates in broiler breeder and layer hens on some productive traits. Poultry Science, 95(9), 2151–2159spa
dc.relation.referencesCamargo, J. J., Camargo, J. F., y Joyanes, L. (2015). Conociendo Big Data. Facultad de Ingeniería, 24(38), 63-77spa
dc.relation.referencesCarrizo, J., Lozano, J. M., y Universonal, S. S. (2007). Alimentación de las pollitas e inicio de puesta. XXIII Cursos de especialización FEDNA, Madrid, 25 y 26 octubrespa
dc.relation.referencesCason, J. A. (1990). Comparison of linear and curvilinear decreasing terms in logistic flock egg production models. Poultry Science, 69(9), 1467–1470spa
dc.relation.referencesCelis De La Rosa, A., y Labrada, V. (2014). Bioestadística, Bogotá, Colombia, El Manual Moderno, S.A. de C.Vspa
dc.relation.referencesCox, E. (2005). Fuzzy Modeling and Genetic Algorithms for Data Mining and Exploration. New York, USA: Morgan Kaufmann Publishersspa
dc.relation.referencesDi Riezo, J., Casanoves, F., Gonzales, L., Tablada E., Díaz, M., Robledo, C.,y Balzarini, M. (2005). Estadística para las ciencias agropecuarias, Córdoba, Argentina, Brujasspa
dc.relation.referencesDíaz, G. (2019). La crisis de las 18 a las 35 semanas en ponedoras comerciales. Nutrinews América Latina. Recuperado de https://issuu.com/grupoagrinews/docs/revista-nutrinews-latam-4trimestre2019spa
dc.relation.referencesDos Santos, A. L., de Faria, D. E., De Oliveira, R. P., Pavesi, M., Y Silva, M. F. R. (2017). Growth and Body Composition of Laying Hens under Different Feeding Programs up to 72 Weeks. Journal of Animal Science and Research, 1(1), 1-6spa
dc.relation.referencesDruyan, S. (2010). The effects of genetic line (broilers vs. layers) on embryo development. Poultry Science, 89(7), 1457-1467spa
dc.relation.referencesDunnington, E. A., Siegel, P. B., Cherry, J. A., y Soller, M. (1983). Relationship of age and body weight at sexual maturity in selected lines of chickens. Archiv fuer Gefluegelkunde (Germany, FR). 47, 85–89spa
dc.relation.referencesDunnington, E. A., y Siegel, P. B. (1984). Age and body weight at sexual maturity in female White Leghorn chickens. Poultry Science, 63(4), 828-830spa
dc.relation.referencesDunnington, E. A., y Siegel, P. B. (1985). Long-term selection for 8-week body weight in chickens-direct and correlated responses. Theoretical and applied genetics, 71(2), 305-313spa
dc.relation.referencesDurán, Felipe., (2009). Manejo y nutrición en aves de corral. Bogotá, Colombia:Grupo latino editores. Lesson, Steve., Summers, John y Diaz, Gonzalo., (2000). Nutrición aviar comercial. Bogotá, Colombia: Universidad Nacional de Colombia. ISBN:958-33-1300-9spa
dc.relation.referencesEitan, Y., y Soller, M. (1992, September). Effect of light and selection on weight and age at first egg. Proceedings of the 19th World's Poultry Congress, World's Poultry Science Association (pp. 413-416)spa
dc.relation.referencesEmmans, G. C. (1981). A model of the Growth and Feed Intake of Ad Libitum Fed Animals, Particularly Poultry. BSAP Occasional Publication, 5, 103-110spa
dc.relation.referencesEmmans, G.C. y Oldham, J.D.(1988) Modelling of growth and nutrition in different species. Modelling of Livetock Production Systems (Eds Korver, S. and van Arrendonk, J.A.M.), Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, Netherlands, pp. 13-21spa
dc.relation.referencesEmmerson, D. A. (1997). Commercial approaches to genetic selection for growth and feed conversion in domestic poultry. Poultry Science, 76(8), 1121-1125spa
dc.relation.referencesEmmerson, D. A. (1997). Commercial approaches to genetic selection for growth and feed conversion in domestic poultry. Poultry Science, 76(8), 1121-1125spa
dc.relation.referencesFialho, F. B., Ledur, M. C., y Avila, V. S. (2001). Mathematical Model to Compare Egg Production Curves. Brazilian Journal of Poultry Science, 3(3), 211-217spa
dc.relation.referencesField, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS. 3ra Edición. Sage Publications Ltd., Londresspa
dc.relation.referencesFitzhugh, H. A., y Taylor, S. C. (1971). Genetic analysis of degree of maturity. Journal of Animal Science, 33(4), 717-725spa
dc.relation.referencesFrance, J., López, S., Kebreab, E., y Dijkstra, J. (2013). Interpreting experimental data on egg production-Applications of dynamic differential equations. Poultry Science, 92(9), 2498–2508spa
dc.relation.referencesFrance, J., y Thornley, J. (1984). Mathematical Models in Agriculture. London, England: Butterworthsspa
dc.relation.referencesGómez, J., Fraga, L., Pedraza, R., Montes de Oca, R., Guerra, L., y Valdivié, M. (2017). Modelación de curvas de puesta de los tres últimos años en gallinas White Leghorn en la provincia Ciego de Ávila. Revista de Producción Animal, 29(2), 42-49spa
dc.relation.referencesGous, R. Morris, T. Fisher, C. (2006). Mechanistic modelling in pig and poultry production. Massachusetts, USA: CABIspa
dc.relation.referencesGroen, A. F., Jiang, X., Emmerson, D. A., y Vereijken, A. (1998). A deterministic model for the economic evaluation of broiler production systems. Poultry Science, 77(7), 925-933spa
dc.relation.referencesGrossman, M., Gossman, T., y Koops, W. (2000). A Model for Persistency of Egg Production. Poultry Science, 79(12), 1715–1724spa
dc.relation.referencesHeymsfield, S., Lohman, T., Wang, Z., y Going, S. (2005). Human Body Composition (2a ed). United States: Human Kinetics Publishersspa
dc.relation.referencesHo, D. H., Reed, W. L., y Burggren, W. W. (2011). Egg yolk environment differentially influences physiological and morphological development of broiler and layer chicken embryos. Journal of Experimental Biology, 214(4), 619-628spa
dc.relation.referencesHocking, P. M. (2004). Roles of body weight and feed intake in ovarian follicular dynamics in broiler breeders at the onset of lay and after a forced molt. Poultry Science, 83(12), 2044-2050spa
dc.relation.referencesHu, H., Wen, Y., Chua, T., y Li, X. (2014). Toward Scalable Systems for Big Data Analytics: A Technology Tutorial. IEEE Access, 2, 652-687spa
dc.relation.referencesHy Line International. (2009-2011). Ponedoras comerciales Hy Line Brown guía de manejo. [Archivo PDF]. https://www.hyline.com/spa
dc.relation.referencesHy Line International. (2014). Ponedoras comerciales Hy Line Brown guía de manejo. [Archivo PDF]. https://www.hyline.com/spa
dc.relation.referencesHy Line International. (2015). Ponedoras comerciales Hy Line Brown guía de manejo. [Archivo PDF]. https://www.hyline.com/spa
dc.relation.referencesHy Line International. (2016). Boletin técnico: entendiendo la función del esqueleto en la producción dl huevo. [Archivo PDF]. Recuperado de https://www.hyline.com/spanish/recursosspa
dc.relation.referencesHy Line International. (2016). Ponedoras comerciales Hy Line Brown guía de manejo. [Archivo PDF]. https://www.hyline.com/spa
dc.relation.referencesHy Line International. (2018). Ponedoras comerciales Hy Line Brown guía de manejo. [Archivo PDF]. Recuperado de https://www.hyline.com/userdocs/pages/BRN_COM_SPN.pdfspa
dc.relation.referencesHy Line International. (2019). Boletín de manejo de las aves comerciales durante el crecimiento. [Archivo PDF]. Recuperado de https://www.hyline.com/userdocs/pages/TU_PULLET_MGMT_SPN.pdfspa
dc.relation.referencesInstituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales., y Universidad Nacional de Colombia. (2018). La variabilidad climática y el cambio climático en Colombia, Bogotá, Colombia: Backroom Designers S.A.S.spa
dc.relation.referencesIDEAM – UNAL (2018). Variabilidad Climática y Cambio Climático en Colombia, Bogotá, D.C.spa
dc.relation.referencesJacob, J. P., Wilson, H. R., Miles, R. D., Butcher, G. D., y Mather, F. B. (2014). Factors affecting egg production in backyard chicken flocks. US Department of Agriculture, UF/IFAS Extension Service, University of Florida, IFAS, Florida A & M University Cooperative Extension Program, and Boards of County Commissioners Cooperating. Nick T. Place, dean for UF/IFAS Extension (FACT SHEET PS-35FACT SHEET PS-35) http://edis. ifas. ufl. edu. Retrieved On, 25(4), 15spa
dc.relation.referencesJanke, O., Tzschentke, B., y Boerjan, M. (2004). Comparative investigations of heat production and body temperature in embryos of modern chicken breeds. Avian and Poultry Biology Reviews. 15,191–196spa
dc.relation.referencesJohnson, P. A., Dickerman, R. W., y Bahr, J. M. (1986). Decreased granulosa cell luteinizing hormone sensitivity and altered thecal estradiol concentration in the aged hen, Gallus domesticus. Biology of Reproduction, 35(3), 641–646spa
dc.relation.referencesJohnston, S., y Gous, R. (2007). A mechanistic, stochastic, population model of egg production. British Poultry Science, 48(2), 224– 232spa
dc.relation.referencesJuárez, A., Delgado, I., Gutiérrez, E., Salas, G., Rodriguez, R. O., y Correa, J. (2019). Descripción de la curva de crecimiento de pavos locales usando modelos no lineales. Revista MVZ Córdoba, 24(1), 7104-7107spa
dc.relation.referencesJulian, R. J. (2005). Production and growth related disorders and other metabolic diseases of poultry–a review. The Veterinary Journal, 169(3), 350-369spa
dc.relation.referencesKambatla, K., Kollias, G., Kumar, V., y Grama, A. (2014). Trends in big data analytics. Journal of Parallel and Distributed Computing, 74(7), 2561–2573spa
dc.relation.referencesKarkach, S. (2006). Trajectories and models of individual growth. Demographic Research, 15, 347-400spa
dc.relation.referencesKhamis, A., Ismail, Z., Muhammad, A. (2005). Nonlinear growth models for modeling oil palm yield growth. Journal of mathematics and statistics, 1(3), 225-233spa
dc.relation.referencesKirkwood, J. K. (1991). Energy requirements for maintenance and growth of wild mammals, birds and reptiles in captivity. The Journal of nutrition, 121(suppl_11), 29-34spa
dc.relation.referencesKirkwood, J. K., y Webster, A. J. F. (1984). Energy-budget strategies for growth in mammals and birds. Animal Science, 38(2), 147-155spa
dc.relation.referencesKooijman, S. (2000). Dynamic energy and mass budgets in biological systems. (2a ed). Cambridge university pressspa
dc.relation.referencesKoops, W. Multiphasic Analysis of Growth. Tesis de doctorado. Wageningen Holanda. Wageningen Agricultural University. 1989.121p.spa
dc.relation.referencesKwakkel, R., Ducro, B., y W, Koops. (1993). Multiphasic analysis of growth of the body and its chemical components in white leghorn pullets. Poultry Science, 72(8), 1421-1432spa
dc.relation.referencesKwakkel, R., Van Esch, J., Ducro, B., y Koops, W. (1995). Onset of Lay Related to Multiphasic Growth and Body Composition in White Leghorn Pullets Provided Ad Libitum and Restricted Diets. Poultry Science, 74(5), 821-832spa
dc.relation.referencesLara, A. (2000). Diseño estadístico de experimentos, análisis de la varianza y temas relacionados: tratamiento informático mediante SPSS. Proyecto Sur de Edicionesspa
dc.relation.referencesLeeson, S., Julian, R., y Summers, J. (1986). Influence of prelay and early-lay dietary calcium concentration on performance and bone integrity of Leghorn pullets. Canadian Journal of Animal Science, 66(4), 1087-1095spa
dc.relation.referencesLeeson, S., Summers, J. D., y Caston, L. J. (1993). Growth response of immature brown egg strain pullets to varying nutrient density and lysine. Poultry Science, 72(7), 1349-1358spa
dc.relation.referencesLeeson, S., Summers, J., y Diaz, G., (2000). Nutrición aviar commercial. Bogotá, Colombia: Universidad Nacional de Colombia. ISBN:958-33-1300-9spa
dc.relation.referencesLera, R. (2018). El inicio de la puesta un periodo clave para el éxito de un lote de ponedoras. Avinews. 29. 85-94spa
dc.relation.referencesLokhorst, C. (1996). Mathematical Curves for the Description of Input and Output Variables of the Daily Production Process in Aviary Housing Systems for Laying Hens. Poultry Science, 75(7), 838-848spa
dc.relation.referencesLópez, S., France, J., Gerrits, W., Dhanoa, M., Humphries, D., y Dijkstra, J. (2000). A generalized Michaelis-Menten equation for the analysis of growth. Journal of Animal Science, 78(7), 1816–1828spa
dc.relation.referencesLuiting, P. (1991). The value of feed consumption data for breeding in laying hens (tesis de doctorado). Universidad de Wageningen, Holandaspa
dc.relation.referencesMartínez, C., Rodríguez, A., Jiménez, A., y Manrique, C. (2010). Descripción matemática de la función Gompertz aplicada al crecimiento de animales. Revista de la Facultad de Medicina Veterinaria y de Zootecnia, 57(1), 76-80spa
dc.relation.referencesMaruyama, K., Potts, W., Bacon, W., y Nestor, K. (1998). Modeling turkey growth with the relative growth rate. Growth, Development and Aging. 62(4), 123–139spa
dc.relation.referencesMaruyama, K., Vinyard, B., Akbar, M. K., Shafer, D. J., y Turk, C. M. (2001). Growth curve analyses in selected duck lines. British Poultry Science, 42(5), 574–582spa
dc.relation.referencesMc Millan, I. (1981). Compartmental model analysis of poultry egg production curve. Poultry Science, 60(7), 1549–1551spa
dc.relation.referencesMc Nally, D. (1971). Mathematical model for poultry egg production. Biometrics, 27(3), 735–738spa
dc.relation.referencesMedina, S., Vargas, L., Navarro, J., Canul, C., y Peraza, S. (2010). Comparación de medidas de desviación para validar modelos sin sesgo, sesgo constante o proporcional. Universidad y ciencia, 26(3), 255-263spa
dc.relation.referencesMelillanca, E. (2018). Coeficiente de determinación corregido o R-cuadrado ajustado: Welcome to the Jungle. Recuperado el 22 de Septiembre de 2020, disponible en http://www.ericmelillanca.cl/content/coeficiente-determinaci-n-corregido-o-r-cuadrado-ajustadospa
dc.relation.referencesMelillanca, E. (2018). Coeficiente de determinación corregido o R-cuadrado ajustado: Welcome to the Jungle. Recuperado el 22 de Septiembre de 2020, disponible en http://www.ericmelillanca.cl/content/coeficiente-determinaci-n-corregido-o-r-cuadrado-ajustadospa
dc.relation.referencesMonzo, J.F. (Junio de 2018). ¿Cómo lograr la persistencia del pico de puesta en ponedoras?. Avinews. Recuperado de https://avicultura.info/download/pico-puesta.pdfspa
dc.relation.referencesNarinç, D., Narinç, N. Ö., y Aygün, A. (2017). Growth curve analyses in poultry science. World's Poultry Science Journal, 73(2), 395-408spa
dc.relation.referencesNarushin, V., y Takma, C. (2003). Sigmoid Model for the Evaluation of Growth and Production Curves in Laying Hens. Biosystems Engineering 84(3), 343–348spa
dc.relation.referencesNelder, J. (1961). The fitting of a generalization of the logistic curve. Biometrics, 17(1), 89–110spa
dc.relation.referencesO´Shea, C. (Junio de 2019). Focus on extended laying cycles. En A. Rutkowski (Presidencia). 22° European Symposium on Poultry Nutrition. Simposio llevado a cabo en Gdańsk, Poloniaspa
dc.relation.referencesOliveira, C., Tavares, J., Correa, G., Vieira, B. Barbosa, S., Correa, A., y Lima, C. (2018). Mathematical models to describe the growth curves of white-egg layers. Semina: Ciências Agrárias, 39(3), 1327-1334spa
dc.relation.referencesOrganización de las Naciones Unidas para la alimentación y la agricultura. (2019). FAOSTAT. Recuperado de http://www.fao.org/faostat/es/#data/QLspa
dc.relation.referencesPerni, S., Andrew, P. W., y Shama, G. (2005). Estimating the maximum growth rate from microbial growth curves: definition is everything. Food microbiology, 22(6), 491-495spa
dc.relation.referencesPosada, S. L., y Noguera, R. R. (2007). Comparación de modelos matemáticos: una aplicación en la evaluación de alimentos para animales. Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias, 20(2), 141-148spa
dc.relation.referencesRicklefs, R. E. (1968). Patterns of growth in birds. International Journal of Avian Science, 110(4), 419-451spa
dc.relation.referencesSakomura, N. K., Hauschild, L., Silva, E. P., y Araujo, J. A. (2011). Factorial model to estimate poultry nutritional requirements. En Proc. III International Symposium on Nutritional Requirements of Poultry and Swine. Vicosa, Brazil (pp. 45-76)spa
dc.relation.referencesSAS Institute. (2015). Base SAS 9.4 procedures guide. SAS Institutespa
dc.relation.referencesSato, M., Tachibana, T., y Furuse, M. (2006). Heat production and lipid metabolism in broiler and layer chickens during embryonic development. Comparative Biochemistry and Physiology Part A: Molecular & Integrative Physiology, 143(3), 382-388spa
dc.relation.referencesSavegnago, R. P., Cruz, V. A. R., Ramos, S. B., Caetano, S. L., Schmidt, G. S., Ledur, M. C., ... y Munari, A. D. (2012). Egg production curve fitting using nonlinear models for selected and nonselected lines of White Leghorn hens. Poultry science, 91(11), 2977-2987spa
dc.relation.referencesSiegel, P. B., y E. A. Dunnington. (1985). Reproductive complications associated with selection for broiler growth. En W. G. Hill, J. M. Manson, y D. Hewitt (Ed.), Poultry Genetics and Breeding (pp. 59‒72). British Poultry Science Ltd, Longman Group, Harlow, UKspa
dc.relation.referencesSilva, E. P., Malheiros, E. B., Sakomura, N. K., Venturini, K. S., Hauschild, L., Dorigam, J. C. P., y Fernandes, J. B. K. (2015). Lysine requirements of laying hens. Livestock Science, 173, 69–77spa
dc.relation.referencesSolís, M. E. P. (2003). Crecimiento y desarrollo de las especies pecuarias. Agrofaz: publicación semestral de investigación científica, 3(1), 213-220spa
dc.relation.referencesSrivastava, A. K., Srivastava, V. K., & Ullah, A. (1995). The coefficient of determination and its adjusted version in linear regression models. Econometric reviews, 14(2), 229-240spa
dc.relation.referencesSummers, J. D., Leeson, S., y D. Spratt. (1987). Rearing early maturing pullets. Poultry Science, 66(11), 1750-1757spa
dc.relation.referencesTaylor, C. S. (1965). A relation between mature weight and time taken to mature in mammals. Animal Science, 7(2), 203-220spa
dc.relation.referencesTaylor, C. S. (1968). Time taken to mature in relation to mature weight for sexes, strains and species of domesticated mammals and birds. Animal Science, 10(2), 157-169spa
dc.relation.referencesTaylor, S. C. (1980). Genetic size-scaling rules in animal growth. Animal Production, 30, 161-165spa
dc.relation.referencesTaylor, S. C. (1985). Use of genetic size-scaling in evaluation of animal growth. Journal of Animal Science, 61(suppl_2), 118-143spa
dc.relation.referencesTedeschi, L. (2004). Assessment of the Adequacy of Mathematical Models. Workshop on Mathematical Model Analysis and Evaluation. Sassary Italiaspa
dc.relation.referencesThornley J, France J. (2007). Mathematical models in agriculture: quantitative methods for the plant, animal and ecological sciences (2aed). Walling-ford, UK: CABIspa
dc.relation.referencesTjørve, K. M., y Tjørve, E. (2010). Shapes and functions of bird growth models: how to characterise chick postnatal growth. Zoology, 113(6), 326-333spa
dc.relation.referencesTjørve, K. M., y Underhill, L. (2009). Growth, sibling rivalry and their relationship to fledging success in African black oystercatchers Haematopus moquini. Zoology, 112(1), 27-37spa
dc.relation.referencesTorres, M. Paz, K. Salazar, F. (2019). Métodos de recolección de datos para una investigación. Facultad de Ingeniería - Universidad Rafael Landívar. Boletín Electrónico No. 03spa
dc.relation.referencesTorres, V., Barbosa, I., Meyer, R., Noda, A., & Sarduy, L. (2012). Criterios de bondad de ajuste en la selección de modelos no lineales en la descripción de comportamientos biológicos. Revista Cubana de Ciencia Agrícola, 46(4), 345-350spa
dc.relation.referencesUnver, Y. (2000). Parameter estımations of partial egg production records in layers (tesis de maestría). Universidad del Egeo. Turquíaspa
dc.relation.referencesVo, K. V., Boone, M. A., Hughes, B.L., y Knechtges, J. F. (1980). Effects of ambient temperature on sexual maturity. Poultry Science, 59(11), 2532-2537spa
dc.relation.referencesWang, Z., y Zuidhof, M. (2004). Estimation of Growth Parameters Using a Nonlinear Mixed Gompertz Model. Poultry Science, 83(6), 847–852spa
dc.relation.referencesWatt, G. (2020). Producción avícola a nivel nacional 2019. Revista Industria Avícola, 67(3), 8. Recuperado de https://www.industriaavicola-digital.com/industriaavicola/april2020/MobilePagedReplica.action?pm=1&folio=8#pg10spa
dc.relation.referencesWilliams, M.R. (1995). An extreme value function model of the species incidence and species–area relations. Ecology, 76(8), 2607–2616spa
dc.relation.referencesWinsor, C. P. (1932). The Gompertz curve as a growth curve. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 18(1), 1-7spa
dc.relation.referencesWright, D., Rubin, C., Schutz, K., Kerje, S., Kindmark, A., Brandström, H., ... y Jensen, P. (2012). Onset of sexual maturity in female chickens is genetically linked to loci associated with fecundity and a sexual ornament. Reproduction in domestic animals, 47, 31-36spa
dc.relation.referencesYang, N., Wu, C., y McMillan, I. (1989). New mathematical model of poultry egg production. Poultry Science, 68(4), 476–481spa
dc.relation.referencesZelenka, D. J., Jones, D. E., Dunnington, E. A., y Siegel, P. B. (1987). Selection for Body Weight at Eight Weeks of Age: 18. Comparisons Between Mature and Immature Pullets at the Same Live Weight and Age. Poultry science, 66(1), 41-46spa
dc.relation.referencesZelenka, D. J., Siegel, P. B., Dunnington, E. A., y Cherry, J. A. (1986). Inheritance of traits associated with sexual maturity when populations of chickens reach 50% lay. Poultry Science, 65(2), 233-240spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.licenseAtribución-SinDerivadas 4.0 Internacionalspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/spa
dc.subject.agrovocGallina ponedora
dc.subject.agrovocLayer chickens
dc.subject.agrovocProducción de huevos
dc.subject.agrovocEgg production
dc.subject.agrovocCría de aves de corral
dc.subject.agrovocPoultry farming
dc.subject.ddc630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::636 - Producción animalspa
dc.subject.proposalCrecimientospa
dc.subject.proposalDesarrollospa
dc.subject.proposalProducción de huevosspa
dc.subject.proposalGallinas de posturaspa
dc.subject.proposalModelo matemáticospa
dc.subject.proposalGrowtheng
dc.subject.proposalDevelopmenteng
dc.subject.proposalegg productioneng
dc.subject.proposalLaying heneng
dc.subject.proposalMathematical modeleng
dc.titleUso de modelos matemáticos en el análisis de crecimiento y desempeño comercial de ponedoras marrónspa
dc.title.translatedUse of mathematical models in the analysis of growth and commercial performance of brown layerseng
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/submittedVersionspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
1026574561.pdf
Tamaño:
1.95 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Tesis de Maestría en Producción Animal

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
3.87 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción: