Uso de modelos no lineales para el crecimiento, desarrollo y postura de gallinas White Leghorn L33 con relación a indicadores económicos
Abstract
Se determinaron los factores zootécnicos que establecieron los principales indicadores bioeconómicos del comportamiento del ciclo productivo comercial de las gallinas White Leghorn L33 en la provincia de Ciego de Ávila, Cuba. Se analizaron 55 ciclos durante los años 2002 a 2014 y 18 ciclos de 2014 a 2016 para la validación de los modelos matemáticos. Se utilizaron estadística descriptiva, modelos mixtos generalizados (GLIMMIX) y modelado con cinco funciones. Se utilizó el programa SAS 9.3. Los ciclos productivos se caracterizaron por su aproximación al estándar establecido para esta raza y línea en Cuba. La puesta fue de 293 huevos / ave, con conversión de 1,40 kg de pienso / 10 huevos y el costo del huevo de 0,36 CUP. Las naves de inicio y el año influyeron en el peso vivo, largo de tarso, uniformidad y ganancia diaria hasta 175 días. La granja influyó en la edad a la madurez sexual, la conversión, la producción de huevo, el costo del huevo y el ingreso neto; mientras que la nave de inicio, dentro de cada finca, y los años influyeron significativamente en la mayoría de los indicadores biológicos. Se encontraron efectos bajos, pero
significativos de la acción integrada de las variables climáticas en los indicadores bioeconómicos. Los modelos de Gompertz para el crecimiento y Mc Nally para la puesta demostraron ser los mejores predictores del comportamiento productivo que, junto con el uso de GLIMMIX, permitirá criterios adecuados para una mejor toma de decisiones con el fin de aumentar la producción de huevos.
Palabras clave: modelos mixtos, gallinas, granjas, peso vivo, puesta
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References
BOTELHO, F. G.; SERAFÍN, F. V y BUTOLO, E. A.
(1998, abril). Estado do desempenho de galinhas
poedeiras alimentadas con níveis cescentes de
levedurade caña de açúcar (Saccharomyces cere-
visiae). Reunião de sociedade brasileira de zootec-
nia, Botucatu, Anais.
CANCA (2016, enero). Inicio, crecimiento y produc-
ción de huevos. Plenaria de Avicultura, Combinado
Avícola Nacional, Ciego de Ávila, Cuba.
CANCA (2017). Producción de huevos. Plenaria de
Avicultura, Combinado Avícola Nacional, Ciego de
Ávila, Cuba
CARVALHO, T. S. G.; ZANGERONIMO, M. G.; SAAD, C.
E. P.; ALVARENGA, R. R.; ASSIS, V. D. L.,
PEREIRA, V. M. y SILVA, J. P. (2015). Behaviour of
cockatiels (Nymphicus hollandicus) at two tempera-
tures in captivity. Arquivo Brasileiro de Medicina
Veterinária e Zootecnia, 67 (6), 1669-1674.
CASTELLANOS, S. O. (2011). Evaluación de paráme-
tros productivos en aves ligeras según el cumpli-
miento o no del sistema de crianza. Tesis presenta-
da en opción del título de Máster en Producción
Animal para la Zona Tropical, ICA, Mayabeque,
Cuba.
ESQUIVEL, E. (2013, febrero). Topografía y localiza-
ción geográfica en territorio avileño. Simposio
Morón 2013, Ciego de Ávila, Cuba.
FERRUFINO, H. R. y ROSALES, C. P. (2005). Costos de
producción en gallinas ponedoras comerciales.
Santa Cruz, Bolivia: Facultad de Ciencias Veterina-
rias.
FIALHO, F. B., LEDUR, M. C., y de ÁVILA, V. S.
(2001). Método para comparar curva de produção
de ovos usando um modelo matemático. Embrapa
Suínos e Aves, 3 (1), 1-4.
FORAINNE, J. C. (2016). Different Effects of Infrared
and One-Half Hot Blade Beak Trimming on Beak
Topography and Growth. Poultry Science, 89 (1),
59-64.
FRAGA, L. M.; GUTIÉRREZ, M.; FERNÁNDEZ, L.;
FUNDORA, O. y GONZÁLEZ, M. E. (2003). Estudio
preliminar de las curvas de lactancia en búfalas
mestizas de Murrah. Revista Cubana de Ciencia
Agrícola, 37 (2), 151-155.
GALEANO-VASCO, L. M., CERÓN-MUÑOZ, M. (2013).
Modelación del crecimiento de pollitas Lohmann
LSL con redes neuronales y modelos de regresión
no lineal. Rev. MVZ Córdoba, 18 (3), 61-67.
GOMPERTZ, B. (1925). On the Nature of the Function
Expressive of the Law of Human Mortality, and On
a New Mode of Determining the Value of Life
Contingencies. Philosophical Transactions of the
Royal Society of London, 115 (1), 513-585.
GUERRA, C. W.; CABRERA, A. y FERNÁNDEZ, L.
(2003). Criterios para la selección de modelos esta-
dísticos en la investigación científica. Revista Cu-
bana de Ciencia Agrícola, 37 (1), 3-9.
HERRERA, G. M. (2014). Caracterización y manejo de
un sistema de alimentación alternativo para pollos
cuello desnudo heterocigotos en pastoreo. Tesis
presentada en opción al grado científico de Doctor
en Ciencias Veterinarias, Mayabeque, Cuba.
INSTITUTO DE INVESTIGACIONES AVÍCOLA (2013). Ma-
nual de crianza de las ponedoras y sus Reemplazos.
La Habana. Cuba: IIA.
KRAMER, C. Y. (1956). Extension of Multiple Range
Tests to Group Means with Unequal Numbers of
Replications. Biometrics, 12 (3), 307-310.
MACCIOTTA, N. P. P.; DIMAURO, C.; CATILLO, G.;
COLETTA, A. y CAPPIO-BORLINO, A. (2006). Fac-
tors Affecting Individual Lactation Curve Shape in
Italian River Buffaloes. Livestock Science, 104 (1),
33-37.
MACCIOTTA, N. P. P.; VICARIO, D. y CAPPIO-
BORLINO, A. (2005). Detection of Different Shapes
of Lactation Curve for Milk Yield in Dairy Cattle
by Empirical Mathematical Models. Journal of
Dairy Science, 88 (3), 78-91.
MC NALLY, D. H. (1971). Mathematical Model for
Poultry Egg Production. Biometrics, 27 (1), 37-43.
MITAT, A. y FERNÁNDEZ, L. (2012). La producción de
leche en el día de control para la selección de bú-
falas en Cuba. Tesis de Doctorado en Ciencias Ve-
terinarias, La Habana, Cuba.
PÉREZ, R. R. (2011). Evaluación de la hidroterapia en
el comportamiento productivo de ponedoras en la
Empresa Avícola Tunas. Tesis de Maestría en Pro-
ducción Animal para la zona Tropical Mención
Monogástricos. Mayabeque. Cuba.
RODRÍGUEZ, R. y VALDIVIÉ, M. (2015). Actualidad y
perspectivas de la Producción Avícola. Instituto de
Ciencia Animal, Universidad de Granma, Bayamo,
Cuba.
SACRANIE, A.; SVIHUS, B.; DENSTADLI, V.; MOEN, B.;
IJI, P. A.; CHOCT, M. (2012). The Effect of Insolu-
ble Fiber and Intermittent Feeding on Gizzard De-
velopment, Gut Motility, and Performance of
Broiler Chickens. Poultry Science, 91 (3), 693-700.
SAS (1995). SAS User’s Guide for Windows Environ-
ment Cary. EE.UU.: SAS Institute Inc.
SAVEGNAGO, R. P.; CRUZ, V. A. R.; RAMOS, S. B.;
CAETANO, S. L.; SCHMIDT, G. S.; LEDUR, M. C. y
MUNARI, D. P. (2012). Egg Production Curve Fit-
ting using Nonlinear Models for Selected and Non-
selected Lines of White Leghorn Hens. Poultry
science, 91 (11), 77-87.
SCHERFGEN, D. (2016). Calculate Integrals on Line.
Recuperado el 25 de noviembre de 2015, de
www.integralcalculator.com.
J. E. Gómez, L. M. Fraga, R. M. Pedraza, R. Vázquez y M. Valdivié
R e v . p r o d . a n i m . , 3 0 ( 1 ) , 3 0 - 3 8 , 2 0 1 8
STERI, R. (2010). The Mathematical Description of the
Lactation Curve of Ruminants: Issues and Perspec-
tives. Tesi di Dottorato in Scienze dei Sistemi
Agrari e Forestalie del le Produzioni Alimentar In-
dirizzo Scienze e Tecnologie Zootecniche, Italia.
TORRES, V.; BARBOSA, I.; MEYER, R.; NODA, A. y
SARDUY, L. (2012). Criterios de bondad de ajuste
en la selección de modelos no lineales en la des-
cripción de comportamientos biológicos. Rev.
Cubana Cienc. Agric, 46 (4), 12-17.
UECAN (2017). Resultados de la producción del año.
Indicadores de eficiencia productivos y económi-
cos. La Habana, Cuba: MINAG.
WOLFINGER, R. y O'CONNELL, M. (1993). Generalized
Linear Mixed Models a Pseudo-Likelihood Ap-
proach. Journal of statistical Computation and
Simulation, 48 (3-4), 233-243.
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