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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Brainer, Mônica Maria de Almeida-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7583142150682273pt_BR
dc.contributor.referee1Leite, Paulo Ricardo de Sá da Costa-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0274221319520789pt_BR
dc.contributor.referee2Faquinello, Patricia-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1666772629236111pt_BR
dc.creatorChagas, Larissa Batista-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0554008114116149pt_BR
dc.date.accessioned2022-12-05T10:18:44Z-
dc.date.available2022-12-03-
dc.date.available2022-12-05T10:18:44Z-
dc.date.issued2022-11-17-
dc.identifier.citationCHAGAS, Larissa Batista et al. Nutrição Aplicada A Frangos. 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/3166-
dc.description.abstractPoultry farming has great prominence within the Brazilian agribusiness. Brazil in 2021 produced 14.329 million tons of chicken meat and exported around 4.610 million tons, which makes the country the largest exporter in the world. The development of the production chain was only possible due to technological advances in management, which contributed to the development of national poultry, through applied nutrition. Due to the importance of adopting new precision technologies in the nutrition of broilers, the objective was to carry out a bibliographical review on the subject, addressing the main tools used and their importance in the production chain. Nutrition in broiler breeding focuses on considering the global system, including knowledge of nutrition, food, additives, requirements and food management, contributing to improving production efficiency, as well as minimizing the impact of the poultry chain on the environment. In addition, neural networks applied to software can predict with high reliability the variables related to well-being and meeting nutritional requirements, guaranteeing the birds the adequate amount of each item for a good ambience, with greater precision. Therefore, precision nutrition enables adequate nutrition, meeting nutritional requirements without deficiencies or excesses, thus enabling increased productivity at a lower cost and reduced excretion of nutrients in the soil and impact on the environment.pt_BR
dc.description.resumoA avicultura apresenta grande destaque dentro do agronegócio brasileiro. O Brasil em 2021 produziu 14,329 milhões de toneladas de carne de frango e exportou cerca de 4,610 milhões de toneladas, o que torna o país o maior exportador mundial. O desenvolvimento da cadeia produtiva só foi possível devido aos avanços tecnológicos no manejo, que contribuiu para o desenvolvimento da avicultura nacional, por meio de uma nutrição aplicada. Devido à importância da adoção de novas tecnologias de precisão na nutrição de frangos de corte, objetivou-se realizar uma revisão bibliográfica sobre o assunto, abordando as principais ferramentas utilizadas e suas importâncias na cadeia produtiva. A nutrição na criação de frangos de corte tem como foco considerar o sistema global, incluindo os conhecimentos de nutrição, alimentos, aditivos, exigências e manejo alimentar, contribuindo para melhorar a eficiência da produção, assim como, minimizar o impacto da cadeia avícola sobre o meio ambiente. Além disso, as redes neurais aplicadas a softwares, podem predizer com alta confiabilidade as variáveis relacionadas ao bem-estar e ao atendimento das exigências nutricionais, garantindo às aves a quantidade adequada de cada item para uma boa ambiência, com maior precisão. Portanto, a nutrição de precisão viabiliza a adequada nutrição atendendo às exigências nutricionais sem deficiências ou excessos, possibilitando, assim, aumento da produtividade com um menor custo e redução da excreção de nutrientes no solo e do impacto no meio ambiente.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Larissa Batista Chagas (larissa.batista@estudante.ifgoiano.edu.br) on 2022-12-02T16:29:31Z No. of bitstreams: 1 TCC Larissa - Corrigido 01-12-2022.pdf: 772255 bytes, checksum: 1ffaf20ab7d47dccbbdcde6da663c773 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br) on 2022-12-05T10:14:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TCC Larissa - Corrigido 01-12-2022.pdf: 772255 bytes, checksum: 1ffaf20ab7d47dccbbdcde6da663c773 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-12-05T10:18:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TCC Larissa - Corrigido 01-12-2022.pdf: 772255 bytes, checksum: 1ffaf20ab7d47dccbbdcde6da663c773 (MD5) Previous issue date: 2022-11-17en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Cerespt_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAviculturapt_BR
dc.subjectAutomatizaçãopt_BR
dc.subjectExigênciapt_BR
dc.subjectProteína Idealpt_BR
dc.subjectNutrição de Precisãopt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIApt_BR
dc.titleNUTRIÇÃO APLICADA A FRANGOSpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
Aparece nas coleções:Bacharelado em Zootecnia

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