252 (Dec) pp 475-629
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243 (Sep) pp 397-562
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215 (Sep) pp 275-366
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208 (Dec) pp 585-708
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187 (Sep) pp 311-433
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183 (Sep) pp 249-370
182 (Jun) pp 123-248
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176 (Dec) pp 293-424
175 (Sep) pp 197-292
174 (Jun) pp 105-196
173 (Mar) pp 1-102
172 (Dec) pp 377-488
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169 (Dec) pp 3-95
168 (Dec) pp 369-470
166-167 (Sep) pp 97-368
165 (Mar) pp 1-96
164 (Dec) pp 305-403
163 (Sep) pp 201-302
162 (Jun) pp 105-195
161 (Mar) pp 3-102
160 (Dec) pp 401-508
159 (Dec) pp 301-396
158 (Sep) pp 203-300
157 (Jun) pp 105-200
156 (Mar) pp 3-100
155 (Dec) pp 605-710
154 (Sep) pp 303-603
153 (Sep) pp 195-302
152 (Jun) pp 101-194
151 (Mar) pp 1-100
149 (Dec) pp 315-412
148 (Sep) pp 207-314
147 (Jun) pp 101-209
146 (Mar) pp 1-100
145 (Sep) pp 219-330
144 (Jun) pp 107-218
143 (Mar) pp 1-106
142 (Sep) pp 209-332
141 (Jun) pp 105-210
140 (Mar) pp 1-106
139 (Sep) pp 203-326
138 (Jun) pp 103-204
137 (Mar) pp 1-106
136 (Sep) pp 203-370
135 (Jun) pp 107-204
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114 (Jun) pp 105-212
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100 (Dec) pp 307-403
99 (Sep) pp 201-306
98 (Jun) pp 109-200
97 (Mar) pp 1-108
95-96 (Sep) pp 209-301
94 (Jun) pp 109-207
93 (Mar) pp 1-108
41 (Mar) pp 1-100
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VALIDAçãO DE MODELOS MATEMáTICOS PARA PREDIçãO DE CONSUMO VOLUNTáRIO E GANHO EM PESO DE BOVINOS
VALIDATION OF MATHEMATICAL MODELS FOR PREDICTION OF VOLUNTARY CONSUMPTION AND WEIGHT GAIN OF BEEF CATTLE

Rezende, P.L.P.1*, Neto, M.D.F.1A, Restle, J.2, Fernandes, J.J.R.3A, Pádua, J.T.3B e Queiroz, G.A.B.3

1Universidade Federal de Goiás. Campus Samambaia. Goiânia-GO. Brasil. *pedrozootec@hotmail.com; Amarcondes_dias@hotmail.com
2Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. CNPq. Brasil. jorestle@terra.com.br
3Escola de Veterinária. Universidade Federal de Goiás. Brasil. Ajuliano@vet.ufg.br; Bteodoro@vet.ufg.br

Palavras chave adicionais
CNCPS. NRC. Confinamento. Exigências.
 
Additional keywords
CNCPS. NRC. Feedlot. Requirements.
 
Resumo
Avaliou-se a utilização das equações do Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) e Nacional Research Council (NRC) nível 1 para predição de consumo de matéria seca e ganho em peso médio diário em condições tropicais de confinamento. Utilizou-se 23 bovinos mestiços Holandês/Zebu confinados em baias individuais com idade média de 20 meses e 260 kg de peso vivo no início do experimento. As dietas experimentais eram isonitrogenadas compostas por dois níveis de ingestão de energia com 50 ou 80% de inclusão de concentrado na base da matéria seca para os tratamentos médio (TM) e alto (TA), respectivamente. Observou-se respostas variáveis dos valores observados e preditos de consumo de matéria seca e ganho em peso em função dos níveis alimentares sendo que as melhores predições de consumo foram para o tratamento de médio nível de concentrado em que as equações de regressão apresentaram R2= 0,61 e 0,63 para o CNCPS e NRC, respectivamente. Os modelos foram ineficientes para predição do consumo de matéria seca no tratamento de alta inclusão de concentrado e não apresentaram predição acurada de ganho em peso médio diário em nenhuma das condições experimentais analisadas.
 
Summary
We evaluated the use of equations of the Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) and National Research Council (NRC) level 1 to predict the dry matter intake and daily weight gain in tropical conditions of feedlot. We used 23 crossbred steers Holstein / Zebu kept in individual stalls with a mean age of 20 months and 260 kg live weight at the start of the experiment. The experimental diets were isonitrogenous composed of two levels of energy intake with 50 or 80% of concentrate in dry matter basis for treatments medium (TM) and high (TA), respectively. Observed variable responses between the observed and predicted values for dry matter intake and weight gain depending on level of concentrate. The best estimate of dry matter intake occurred for the treatment of middle level of concentrate on which the regression equations presented R2= 0.61 and 0.63 for the CNCPS and NRC, respectively. The models were inefficient for predicting dry matter intake in the treatment of high concentrate inclusion and did not present accurate prediction of daily weight gain in any experimental conditions analyzed.
 
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