Comparaison des modèles mathématiques non linéaires et détermination du modèle qui décrit au mieux la croissance de la race Sardi
L’objectif de cette étude a été d’identifier le modèle mathématique non linéaire le plus approprié pour décrire la courbe de croissance de la race Sardi. Cette étude a été menée sur un troupeau d’ovins élevé dans la station de sélection de Krakra située à El Borouj au Maroc. Les effectifs comprenai...
| Main Authors: | , , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
CIRAD
2020-11-01
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| Series: | Revue d’Elevage et de Médecine Vétérinaire des Pays Tropicaux |
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| author | Mohammed Balafrej Abdelatif Sahnoun Mohamed Sadik |
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L’objectif de cette étude a été d’identifier le modèle mathématique non linéaire le plus approprié pour décrire la courbe de croissance de la race Sardi. Cette étude a été menée sur un troupeau d’ovins élevé dans la station de sélection de Krakra située à El Borouj au Maroc. Les effectifs comprenaient 763 mâles et 649 femelles correspondant respectivement à 3814 et 3240 observations pour les âges types : naissance, 10 jours, 30 jours, 90 jours et poids adulte. Pour modéliser la relation entre le poids et l’âge, cinq modèles ont été ajustés aux données de croissance, à savoir Brody, Logistic, Gompertz, Von Bertalanffy et Richards. Les modèles de croissance ont été ajustés aux données par la méthode du maximum de vraisemblance. Le critère d’information d’Akaike (AIC), le critère d’information bayésien (BIC) et la déviance ont été utilisés pour comparer la pertinence statistique des différents modèles de croissance. Parmi ces modèles, celui de von Bertalanffy a eu les plus petites valeurs d’AIC, du BIC et de la déviance, indiquant que ce modèle permettait la représentation des données la meilleure pour les deux sexes de cette race. Les paramètres de cette fonction peuvent être utilisés pour définir de nouveaux critères de sélection et améliorer les prévisions
de production par une meilleure gestion de l’alimentation.
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| institution | Directory Open Access Journal |
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| publishDate | 2020-11-01 |
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| series | Revue d’Elevage et de Médecine Vétérinaire des Pays Tropicaux |
| spelling | doaj.art-624b7d33af664551ae0291fe947e17ea2023-09-03T14:05:08ZengCIRADRevue d’Elevage et de Médecine Vétérinaire des Pays Tropicaux0035-18651951-67112020-11-0173410.19182/remvt.3194531945Comparaison des modèles mathématiques non linéaires et détermination du modèle qui décrit au mieux la croissance de la race SardiMohammed Balafrej0Abdelatif Sahnoun1Mohamed Sadik2Direction de développement des filières de production, ministère de l’Agriculture, de la Pêche maritime, du Développement rural et des Eaux et Forêts, station D’bagh, avenue Hassan II, Rabat MarocDirection de développement des filières de production, ministère de l’Agriculture, de la Pêche maritime, du Développement rural et des Eaux et Forêts, station D’bagh, avenue Hassan II, Rabat MarocAncien directeur de la station d’amélioration génétique ovine Krakra El Borouj, Maroc L’objectif de cette étude a été d’identifier le modèle mathématique non linéaire le plus approprié pour décrire la courbe de croissance de la race Sardi. Cette étude a été menée sur un troupeau d’ovins élevé dans la station de sélection de Krakra située à El Borouj au Maroc. Les effectifs comprenaient 763 mâles et 649 femelles correspondant respectivement à 3814 et 3240 observations pour les âges types : naissance, 10 jours, 30 jours, 90 jours et poids adulte. Pour modéliser la relation entre le poids et l’âge, cinq modèles ont été ajustés aux données de croissance, à savoir Brody, Logistic, Gompertz, Von Bertalanffy et Richards. Les modèles de croissance ont été ajustés aux données par la méthode du maximum de vraisemblance. Le critère d’information d’Akaike (AIC), le critère d’information bayésien (BIC) et la déviance ont été utilisés pour comparer la pertinence statistique des différents modèles de croissance. Parmi ces modèles, celui de von Bertalanffy a eu les plus petites valeurs d’AIC, du BIC et de la déviance, indiquant que ce modèle permettait la représentation des données la meilleure pour les deux sexes de cette race. Les paramètres de cette fonction peuvent être utilisés pour définir de nouveaux critères de sélection et améliorer les prévisions de production par une meilleure gestion de l’alimentation. https://revues.cirad.fr/index.php/REMVT/article/view/31945Ovincroissancesélectionmodèle mathématiqueMaroc |
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