Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/48356
metadata.artigo.dc.title: Inovação na predição dos valores energéticos de alimentos para frangos de corte: um estudo bibliométrico sobre as redes bayesianas
metadata.artigo.dc.creator: Alvarenga, Tatiane Carvalho
Lima, Renato Ribeiro de
Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa
Rodrigues, Paulo Borges
Alvarenga, Renata Ribeiro
Mariano, Flávia Cristina Martins Queiroz
metadata.artigo.dc.subject: Algoritmo híbrido
Avicultura
Bibliometria
Energia metabolizável
metadata.artigo.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.artigo.dc.date.issued: 2020
metadata.artigo.dc.identifier.citation: ALVARENGA, T. C. et al. Inovação na predição dos valores energéticos de alimentos para frangos de corte: um estudo bibliométrico sobre as redes bayesianas. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 38, n. 3, p.274-289, 2020. DOI: 10.28951/rbb.v38i3.429.
metadata.artigo.dc.description.resumo: A Web of Science da Thomson Reuters é uma base de dados que possibilita identificar padrões e tendências das publicações científicas, permitindo assim, uma ampla compreensão das publicações da área de interesse. Uma área que vem despertando atenção para a comunidade estatística são as redes bayesianas, devido apresentarem modelos probabilisticamente promissores de machine learning. O objetivo desta foi de identificar e descrever as principais categorias do Web of Science que contemplam pesquisas sobre redes bayesianas acreditando no potencial destas para a área de avicultura, mais especificamente na predição de valores energéticos dos alimentos. Para a realização desta pesquisa foram coletados os dados da base Web of Science da Thomson Reuters de 1945 à 2018. Por meio da busca é possível responder a várias questões de interesse, entre elas, se existem publicações de redes bayesianas principalmente nas ciências animais, mais especificamente na formulação de rações para frangos de corte. Os resultados encontrados confirmaram que essa área de conhecimento ainda é bem recente. As primeiras publicações se deram em 1990 e as principais publicações estão concentradas na ciência da computação e não foi encontrado nenhuma pesquisa na predição da energia metabolizável de alimentos para frangos de corte utilizando essa metodologia.
metadata.artigo.dc.description.abstract: The Thomson Reuters Web of Science is a database that makes it possible to identify patterns and trends in scientific publications, thus allowing a broad understanding of publications in the area of interest. An area that has attracted attention for the statistical community is the Bayesian networks, due to the fact that they present probabilistically promising models of machine learning. The purpose of this was to identify and describe the main categories of Web of Science that include research on Bayesian networks, believing in their potential for the poultry industry, more specifically in the prediction of energy values of feedstuffs. To carry out this research, data were collected from the Thomson Reuters Web of Science database from 1945 to 2018. Through the search it is possible to answer several questions of interest, among them, whether there are publications from Bayesian networks mainly in the animal sciences, more specifically in the formulation of feedstuffs for broilers. The results found confirmed that this area of knowledge is still very recent. The first publications were in 1990 and the main publications are concentrated in computer science, and no research has been found to predict the metabolizable energy of feedstuffs for broilers using this methodology.
metadata.artigo.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/48356
metadata.artigo.dc.language: pt_BR
Appears in Collections:DES - Artigos publicados em periódicos
DEX - Artigos publicados em periódicos
DZO - Artigos publicados em periódicos



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons