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Metanálise da emissão de amônia em aviários de frango de corte

A qualidade interna do ar em ambientes de produção de frango de corte pode influenciar a produtividade das aves 

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Metanálise da emissão de amônia em aviários de frango de corte

AviculturaConcentrações e emissões de amônia em aviários de frango de corte influenciam a produção, bem-estar das aves e impactam direta e indiretamente sobre o meio ambiente. Nos aviários, a amônia é gerada a partir da decomposição aeróbica do ácido úrico através de enzimas presentes nos micro-organismos encontrados nas excretas das aves. Fatores como temperatura, pH, umidade, manejo e composição do substrato da cama, podem aumentar a volatização desse gás no interior dos aviários (Lima et al., 2015).

Na avicultura, a técnica de mineração de dados vem se tornando promissora, sendo possível a extração de padrões ou informações de banco de dados como os formados para metanálises. Objetivou-se um estudo metanalítico da emissão de amônia em aviários de frango de corte utilizando a técnica de mineração de dados.

Material e métodos

O estudo foi o de metanálise utilizando dados publicados em artigos nacionais e internacionais no período de 1996 a 2015, totalizando 20 trabalhos que apresentassem a estimativa ou a emissão de amônia na unidade de miligrama por quilograma de cama aviária (mg kg-1). Os dados referentes aos estudos foram tabulados e inseridos em planilha eletrônica. Para classificação da emissão de amônia foi utilizado o critério de classificação baseado na média dos valores tabulados menos 1,5 desvio padrão da média (DP) para classificar os valores de emissão maiores ou iguais como “Elevada”, ou seja, valores ≥16,7 mg kg-1; os valores abaixo deste limite foi classificados como de “Baixa” emissão de amônia por quilograma de cama aviária.

Foram utilizadas duas abordagens de modelagem, sendo uma (I) para o substrato de cama utilizado e outra (II) para a tipologia do aviário. Para análise do banco de dados foi utilizado a técnica de classificação por mineração de dados seguindo a metodologia CRISP-DM (CRoss-Industry Standart Process for Data Mining). O programa computacional utilizado para as análises foi o Weka®, versão 3.6, utilizando o algoritmo J48 para a construção das árvores de classificação da emissão de amônia.

 

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