Uma nova aproximação à classificação de carcaças por métodos objectivos
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Os
sistemas
de
classificação
de
carcaças
são
fundamentais
para
a
atribuição
do
seu
valor
comercial.
As
carcaças
com
composição
ótima,
máxima
de
proporção
de
carne
magra
e
ótimas
propriedades
organolépticas,
devem
ter
um
preço
máximo.
Sempre
que
a
composição
se
desvia
do
ótimo,
o
seu
valor
deve
ser
penalizado.
Tradicionalmente,
a
classificação
das
carcaças
é
efetuada
por
métodos
subjetivos,
tal
como
a
apreciação
visual,
portanto,
imprecisos
e
de
baixa
repetibilidade.
Na
linha
de
abate,
a
classificação
baseada
em
metodologias
objectivas,
precisas,
rápidas,
automatizadas
e
de
baixo
custo
apresenta
aplicabilidade
para
definir
o
preço
ao
longo
da
cadeia
de
comercialização.
A
abordagem
clássica,
para
a
classificação
de
carcaças
por
métodos
objetivos,
baseia-‐se
no
desenvolvimento
de
modelos
de
regressão
linear
múltipla
para
estimar,
de
forma
independente,
os
componentes
das
carcaças.
No
entanto,
as
carcaças
devem
ser
entendidas
como
unidades
experimentais
multivariadas,
nas
quais
o
pressuposto
de
independência
dos
seus
componentes
não
é
suportado
pelos
conhecimentos
biológicos,
pois
os
seus
estes
correlacionam-‐se
fenotipicamente
e
geneticamente.
Desta
forma,
a
modelação
da
composição
das
carcaças
por
equações
lineares
independentes
é
um
procedimento
ineficiente
do
ponto
de
vista
estatístico.
Neste
trabalho,
apresentamos
uma
nova
aproximação
à
classificação
de
carcaças
por
métodos
objetivos,
baseada
em
técnicas
de
modelação
de
equações
lineares
simultâneas,
nas
quais
as
correlações,
entre
os
diversos
componentes
das
carcaças,
são
tidas
em
consideração
para
estimar
os
parâmetros
do
sistema
de
equações
lineares.
