Evaluación del modelo cncps-s para predecir el crecimiento del borrego pelibuey Reportar como inadecuado




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Carlos Sandoval Castro ; Luis Sarmiento Franco ;Revista Científica 2008, XVIII (3)

Autor: Fernando Duarte Vera

Fuente: http://www.redalyc.org/


Introducción



Revista Científica ISSN: 0798-2259 revistafcv@gmail.com Universidad del Zulia Venezuela Duarte Vera, Fernando; Sandoval Castro, Carlos; Sarmiento Franco, Luis Evaluación del modelo cncps-s para predecir el crecimiento del borrego pelibuey Revista Científica, vol.
XVIII, núm.
3, mayo-junio, 2008, pp.
296-304 Universidad del Zulia Maracaibo, Venezuela Disponible en: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=95918310 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto _______________________________________________________Revista Científica, FCV-LUZ - Vol.
XVIII, Nº 3, 296 - 304, 2008 EVALUACIÓN DEL MODELO CNCPS-S PARA PREDECIR EL CRECIMIENTO DEL BORREGO PELIBUEY. Evaluation of the CNCPS-S Model to Predict the Pelibuey Sheep Growth. Fernando Duarte Vera *1,2, Carlos Sandoval Castro 2 y Luis Sarmiento Franco 2 1 Campo Experimental Mocochá, Centro de Investigación Regional del Sureste, INIFAP.
Km 15 Carr.
Mérida-Baca, Yucatán, México.
Tel: (991)91-30005; Fax: (9999)9263045.
E-mail: fduarte53@yahoo.com.mx 2 Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia, Universidad Autónoma de Yucatán, Mérida, Yucatán, México. E-mail: ccastro@tunku.uady.mx - fsarmien@tunku.uady.mx RESUMEN ABSTRACT Se evaluó el modelo de carbohidratos y proteínas netas de la Universidad de Cornell para ovinos (CNCPS-S), en cuanto a su capacidad para predecir la ganancia de peso vivo y el consumo de alimento en ovinos de pelo.
Se utilizó una base de datos con información procedente de 29 experimentos, con un total de 1189 ovinos Pelibuey y 93 dietas.
Los datos se agruparon por sexo y se analizó la capacidad predictiva del modelo considerando como principales indicadores los coeficientes de correlación (r) y de regresió...





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