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capa do ebook GANHO DE PESO E ANÁLISE FÍSICO-QUÍMICA DA CARNE DE ANIMAIS CRUZADOS ENTRE AS RAÇAS NELORE E RUBIA GALLEGA

GANHO DE PESO E ANÁLISE FÍSICO-QUÍMICA DA CARNE DE ANIMAIS CRUZADOS ENTRE AS RAÇAS NELORE E RUBIA GALLEGA

A pecuária de corte é uma das atividades econômicas de maior valia no Brasil e com isso, torna-se fundamental a busca por novas práticas que melhorem o rendimento da bovinocultura local. Nesse sentido, o presente estudo buscou avaliar dados históricos da fazenda Gamada, visando o desenvolvimento de animais mestiço oriundos do cruzamento industrial entre as raças Nelore e Rubia Gallega em comparativo com animais puros da raça Nelore. Inicialmente foi realizado levantamento de dados de 1100 animais que foram submetidos em sistema de confinamento e posteriormente realizou-se o levantamento dos dados obtidos, levando em consideração seis variáveis, sendo elas: Peso Inicial (PI), Ganho Médio Diário (GMD), Peso Final (PF), Rendimento de Carcaça (RC), Conversão Alimentar (CA) e Dias de Cocho (DC). Ao fim dos estudos, foi possível concluir que os animais cruzados Nelore-Rubia Gallega apresentaram maior produtividade nos quesitos Conversão Alimentar (CA) e consequentemente, maior Ganho Médio Diário (GMD), se mostrando melhores estatisticamente dentre as demais variáveis analisadas. Apesar do resultado positivo da produção, os resultados encontrados a partir da análise sensorial demonstram que a preferência do consumidor é maior pela carne obtidas de animais Nelore puro, sendo os resultados da preferência da carne de animais cruzados bem abaixo que o anterior, principalmente quanto ao sabor e aroma, o que pode levar a uma menor intenção de compra da carne de animais cruzados. O conhecimento destes dados e sua análise completa, desde a criação, qualidade da carne e preferência do consumidor são importantes para que o produtor possa tomar a melhor decisão quanto às características que sua criação terá.

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GANHO DE PESO E ANÁLISE FÍSICO-QUÍMICA DA CARNE DE ANIMAIS CRUZADOS ENTRE AS RAÇAS NELORE E RUBIA GALLEGA

  • DOI: 10.22533/at.ed.86220160711

  • Palavras-chave: bovinocultura, cruzamento industrial, produtividade, qualidade, análise sensorial

  • Keywords: cattle, industrial crossing, productivity, quality, sensory analysis

  • Abstract:

    The beef cattle is one of the most valuable economic activities in Brazil and, taking that into account, it is essential to search for new practices that improve the performance of local cattle breeding. In this sense, the present study aimed to evaluate historical data of the Gamada farm, aimed at the development of crossbred animals from the industrial cross between the Nelore and Rubia Gallega breeds in comparison with purebred Nelore animals. Initially, data were collected from 1100 animals that were submitted to a confinement system and subsequently the survey was carried out with the data obtained, taking into account six variables, namely: Initial Weight (IP), Daily Average Gain (DAG), Final Weight (FW), Carcass Yield (CY), Feed Conversion (FC) and Trough Days (TD). At the end of the studies it was possible to conclude that the crossbred Nelore-Rubia Gallega animals presented higher productivity in the Feed Conversion (FC) and consequently higher Daily Average Gain (DAG), being statistically better among the other variables analyzed. In spite of the positive result of the production, the results found from the sensorial analysis demonstrate that the consumer preference is greater for the meat obtained from pure Nellore animals,
    concluding that the preference for the meat of crossed animals are well below in comparison to the previous one, mainly in terms of flavor and aroma, which may lead to a lower intention of buying meat from crossed animals. The knowledge of these data and their complete analysis, since the breeding, meat quality and consumer preference are important so that the producer can make the best decision regarding the characteristics of his breeding.

  • Número de páginas: 13

  • Denis Ferreira Egewarth
  • Karoline Jenniffer Heidrich
  • Felipe Boz Santos
  • Taís da Silva Rosa
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