How the calving order of cows affects the performance of Nellore calves / Ordem de parto da matriz sobre o desempenho de bezerros da raça Nelore
Acta sci., Anim. sci
; 40: 1-6, 2018. tab, graf
Article
in En
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| ID: biblio-1459761
Responsible library:
BR68.1
Localization: BR68.1
ABSTRACT
This study aimed to verify the effect of age of dam on the performance of male and female Nellore calves, using the following variables average daily gain (ADG), adjusted weight for 205 days of age (W205), and number of days to reach 160 kg (D160). Information were collected from a commercial herd consisting of 1,122 calves and 1,009 heifers and their mothers. To classify animals with similar performance based on the cows calving orders (age of dam), the multivariate cluster analysis was adopted through the complete linkage hierarchical method. The best performance was observed in the calves of cows in their sixth calving at most; for heifers, the best performance was seen in those born to cows in their eighth calving at most. Cows in their eighth calving should be discarded.
RESUMO
Objetivou-se com este estudo verificar o efeito da idade da vaca sobre o desempenho de bezerros e bezerras da raça Nelore, utilizando-se as variáveis ganho médio diário (GMD), peso ajustado para os 205 dias de idade (P205) e o número de dias para atingir 160 kg (D160). Foram coletadas informações de um rebanho comercial composto por 1.122 bezerros e 1.009 bezerras e suas respectivas mães. Para classificar os animais com desempenhos similares em função das ordens de parto (idade) das vacas, utilizou-se a análise multivariada de agrupamento, por meio do método hierárquico de ligação completa. O melhor desempenho é observado em bezerros filhos das vacas de até sexto parto. Para as bezerras o maior desempenho é verificado em filhas das matrizes de até oito partos. Vacas de no máximo oito partos devem ser descartadas.
Key words
Full text:
1
Database:
VETINDEX
Main subject:
Weaning
/
Cattle
Limits:
Animals
/
Pregnancy
Language:
En
Journal:
Acta sci., Anim. sci
Year:
2018
Document type:
Article