Operação de transporte e tempo de descanso na incidência de carne PSE em suínos

Este estudo foi conduzido com o objetivo de investigar a incidência de carne PSE (pale, soft and exudative) em suínos abatidos em um abatedouro comercial, localizado em Mato Grosso do Sul, no período de maio de 2009 a julho de 2010. A partir do banco de dados (n = 854 carcaças), aplicou-se a regress...

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Main Authors: Sivanilza T. Machado, Rodrigo C. Santos, Fabiana R. Caldara, Manoel C. Gonçalves, Rodrigo A. Jordan, João G. M. dos Reis
Format: Article
Language:English
Published: Universidade Federal de Campina Grande 2014-10-01
Series:Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental
Subjects:
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662014001000012&lng=en&tlng=en
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institution Kabale University
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spelling doaj-art-ade56f832c294c8c85d189158a4be33d2025-08-20T03:39:41ZengUniversidade Federal de Campina GrandeRevista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental1807-19292014-10-0118101065107110.1590/1807-1929/agriambi.v18n10p1065-1071S1415-43662014001000012Operação de transporte e tempo de descanso na incidência de carne PSE em suínosSivanilza T. Machado0Rodrigo C. Santos1Fabiana R. Caldara2Manoel C. Gonçalves3Rodrigo A. Jordan4João G. M. dos Reis5Universidade PaulistaUFGSUniversidade Federal da Grande DouradosUniversidade Federal da Grande DouradosUniversidade Federal da Grande DouradosUniversidade PaulistaEste estudo foi conduzido com o objetivo de investigar a incidência de carne PSE (pale, soft and exudative) em suínos abatidos em um abatedouro comercial, localizado em Mato Grosso do Sul, no período de maio de 2009 a julho de 2010. A partir do banco de dados (n = 854 carcaças), aplicou-se a regressão logística múltipla com a finalidade de desenvolver um modelo para constatar a influência das variáveis selecionadas na probabilidade de risco de incidência de carne PSE. Desta forma, a variável dependente foi construída pela identificação de carne PSE em carcaças de suínos com valores de pH45 inferior ou igual a 5,8. Para obtenção do modelo com maior capacidade de predição foram aplicados o método de máxima verossimilhança para estimação de parâmetros e a técnica stepwise para seleção de variáveis explicativas. As variáveis selecionadas com maior poder de predição foram: temperatura de carcaça, tempo de embarque, velocidade média durante o transporte e o tempo de descanso médio dos animais nas baias. O modelo obtido apresentou capacidade de predição de 91,8%.http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662014001000012&lng=en&tlng=enPSEmanejo pré-abateambiênciaregressão logísticatécnica stepwise
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