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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)

Mots clés AGROVOC
body weight carcass composition carcass weight chickens forecasting models phenotypes prediction selection statistical methods
Informations bibliographiques
Thai Journal of Agricultural Science
ISSN 0049-3589
Pagination
146-160
D'autres materias
Bayesian networks; Artificial neural networks; Land races; Stepwise; Markov blanket; Nigerian indigenous chickens; Multiple regression; Phenotypic traits
Langue
anglais
Note
Summary (En)
Type
Summary; Non-Conventional
Auteur institutionnelle
The Agricultural Science Society of Thailand under The Patronage of His Majesty the King, Bangkok (Thailand)
2024-09-23
AGRIS AP
Fournisseur de données

Cette notice bibliographique a été fournie par Kasetsart University

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