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FAO AGRIS - Sistema Internacional para la Ciencia y Tecnología Agrícola

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Prediction of carcass weight using multiple regression, Bayesian networks and artificial neural networks in Nigerian indigenous chickens based on earlier expressed phenotypic traits

2022

A.S. Adenaike(Federal University of Agriculture, Abeokuta (Nigeria). Department of Animal Breeding and Genetics) | O.S. Oloye(Federal University of Agriculture, Abeokuta (Nigeria). Department of Animal Breeding and Genetics) | M.A. Opoola(University of Louisville, Louisville (USA). College of Arts and Sciences. Department of Biology) | H.O. Emmanuel(Federal University of Agriculture, Abeokuta (Nigeria). Department of Animal Breeding and Genetics) | C.O.N. Ikeobi(Federal University of Agriculture, Abeokuta (Nigeria). Department of Animal Breeding and Genetics)

Palabras clave de AGROVOC
body weight carcass composition carcass weight chickens forecasting models phenotypes prediction selection statistical methods
Información bibliográfica
Thai Journal of Agricultural Science
ISSN 0049-3589
Paginación
146-160
Otras materias
Bayesian networks; Artificial neural networks; Land races; Stepwise; Markov blanket; Nigerian indigenous chickens; Multiple regression; Phenotypic traits
Idioma
Inglés
Nota
Summary (En)
Tipo
Summary; Non-Conventional
Autores corporativos
The Agricultural Science Society of Thailand under The Patronage of His Majesty the King, Bangkok (Thailand)
2024-09-23
AGRIS AP
Proveedor de Datos

Este registro bibliográfico ha sido proporcionado por Kasetsart University

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Enlaces
https://agkb.lib.ku.ac.th/agrisservice/search_detail/result/428058
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