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  • 标题:Uso de árvores de decisão a partir do Índice de Temperatura de Globo e Umidade para mitigar estresse calórico em poedeiras leves
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  • 作者:Maria Elena Silva Montanhani ; Érik dos Santos Harada ; Mario Mollo Neto
  • 期刊名称:Research, Society and Development
  • 电子版ISSN:2525-3409
  • 出版年度:2021
  • 卷号:10
  • 期号:4
  • 页码:1-9
  • DOI:10.33448/rsd-v10i4.13974
  • 出版社:Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências
  • 摘要:A avicultura de postura se encontra em constante evolução, com uso de tecnologias que ajudam o produtor a obter melhores produtividades e, aliado a isso, o comprometimento com o bem-estar das aves. Um dos fatores ambientais que afetam diretamente essas questões é o estresse calórico que pode afetar as aves devido a ondas de calor. Para a mitigação desses efeitos negativos é realizado o monitoramento bioclimático, esse levantamento pode ser destinado a análises que fornecerão uma melhor visualização, como é o caso da mineração de dados que gera árvores de decisão. Sendo assim, o objetivo desse estudo foi desenvolver árvores de decisão com o uso da ferramenta de mineração de dados, como subsídio para sistemas de alerta a partir do Índice de Temperatura de Globo e Umidade (ITGU), mitigando os danos que podem ser causados por extremos climáticos na produção e qualidade de ovos de poedeiras. Para tal, foi utilizado um conjunto de dados de três aviários localizados na cidade de Bastos-SP, coletados na estação do verão de 2013/2014, esses dados foram selecionados e organizados em planilhas Excel® e calculado o ITGU, classificando em faixas de conforto, após processados com o software Weka® com algoritmo J48 (C4.5) realizando a mineração dos dados. As árvores de decisão geradas para cada um dos aviários demonstraram um comportamento parecido, com dois ramos classificando em confortável ou quente, sendo que, o valor de ITGU foi muito próximo se diferindo apenas nas casas decimais. Para os aviários A1 e A2 foram obtidos coeficientes Kappa excelentes, já no A3 este coeficiente não obteve uma boa classificação.
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