Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | University of Wisconsin | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Cominotte, Alexandre | - |
Autor(es): dc.creator | Fernandes, Arthur | - |
Autor(es): dc.creator | Dórea, João | - |
Autor(es): dc.creator | Rosa, Guilherme | - |
Autor(es): dc.creator | Torres, Rodrigo | - |
Autor(es): dc.creator | Pereira, Guilherme | - |
Autor(es): dc.creator | Baldassini, Welder | - |
Autor(es): dc.creator | Machado Neto, Otávio | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T19:50:25Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T19:50:25Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-05-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.3390/ani13101679 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/247441 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/247441 | - |
Descrição: dc.description | The objective of this study was to evaluate different methods of predicting body weight (BW) and hot carcass weight (HCW) from biometric measurements obtained through three-dimensional images of Nellore cattle. We collected BW and HCW of 1350 male Nellore cattle (bulls and steers) from four different experiments. Three-dimensional images of each animal were obtained using the Kinect® model 1473 sensor (Microsoft Corporation, Redmond, WA, USA). Models were compared based on root mean square error estimation and concordance correlation coefficient. The predictive quality of the approaches used multiple linear regression (MLR); least absolute shrinkage and selection operator (LASSO); partial least square (PLS), and artificial neutral network (ANN) and was affected not only by the conditions (set) but also by the objective (BW vs. HCW). The most stable for BW was the ANN (Set 1: RMSEP = 19.68; CCC = 0.73; Set 2: RMSEP = 27.22; CCC = 0.66; Set 3: RMSEP = 27.23; CCC = 0.70; Set 4: RMSEP = 33.74; CCC = 0.74), which showed predictive quality regardless of the set analyzed. However, when evaluating predictive quality for HCW, the models obtained by LASSO and PLS showed greater quality over the different sets. Overall, the use of three-dimensional images was able to predict BW and HCW in Nellore cattle. | - |
Descrição: dc.description | Department of Animal Science University of Wisconsin | - |
Descrição: dc.description | School of Agricultural and Veterinarian Sciences São Paulo State University, SP | - |
Descrição: dc.description | Department of Biostatistics and Medical Informatics University of Wisconsin | - |
Descrição: dc.description | School of Veterinary and Animal Science São Paulo State University, SP | - |
Descrição: dc.description | School of Agricultural and Veterinarian Sciences São Paulo State University, SP | - |
Descrição: dc.description | School of Veterinary and Animal Science São Paulo State University, SP | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Animals | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | beef cattle | - |
Palavras-chave: dc.subject | computer vision | - |
Palavras-chave: dc.subject | image analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Kinect® | - |
Palavras-chave: dc.subject | models | - |
Título: dc.title | Use of Biometric Images to Predict Body Weight and Hot Carcass Weight of Nellore Cattle | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: