ANÁLISE DE CORRELAÇÃO ENTRE COMPORTAMENTOS DE MATRIZES PESADAS E VARIÁVEIS AMBIENTAIS

NÁRIMA L. J. PENHA; SANDRA C. OLIVEIRA; DANILO F. PEREIRA

doi:10.18011/bioeng2007v1n3p209-217

Autores

NÁRIMA L. J. PENHA UNESP -Campus Experimental de Tupã – SP.
SANDRA C. OLIVEIRA UNESP -Campus Experimental de Tupã – SP.
DANILO F. PEREIRA UNESP -Campus Experimental de Tupã – SP.

DOI:

https://doi.org/10.18011/bioeng2007v1n3p209-217

Palavras-chave:

Comportamento Animal,, Coeficiente de Correlação de Pearson, VariáveisAmbientais, Bem-Estar

Resumo

Entender o comportamento das aves vem ganhando maior importância na exploração avícola moderna, pois expressa as complexas interações sociais e ambientais das aves. Isso ocorre por causa do modo complexo de como ambiente afeta o desempenho zootécnico das aves e, portanto, a análise do comportamento pode prever maior eficiência e precisão no controle do ambiente de criação. Além disso, também motivando esses estudos, destaca-se o impacto gerado pelas garantias de bem-estar nos alojamentos de animais que o consumidor europeu tem exigido. Com o objetivo de contribuir com os estudos de bem-estar de matrizes pesadas baseados em observações comportamentais, este trabalho avalia a dependência das variáveis comportamentais e ambientais de matrizes pesadas, utilizando para isso o coeficiente de correlação linear de Pearson. O trabalho foi desenvolvido com dados coletados em ambiente controlado, utilizando três linhagens de matrizes pesadas, submetidas a três condições controladas de temperatura e com o monitoramento da concentração do gás amônia. Foram observadas correlações lineares positivas e negativas entre as variáveis comportamentais e ambientais de matrizes pesadas, utilizando para isso o coeficiente de correlação linear de Pearson. O trabalho foi desenvolvido com dados coletados em ambiente controlado, utilizando três linhagens de matrizes pesadas, submetidas a três condições controladas de temperatura e com o monitoramento da concentração do gás amônia. Foram observadas correlações lineares positivas e negativas entre as variáveis comportamentais e ambientais, podendo contribuir para futuros estudos de modelos estatísticos de estimativa do bem-estar.

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