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Padrões temporais e espaciais na detecção de resíduos e contaminantes na produção de aves e suínos no Brasil / Temporal and spacial patterns in the detection of residues and contaminants in poltry and prok production in Brazil

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, 2016. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2016-06-08T13:36:35Z
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2016_AnnaJuliaPortz.pdf: 17529148 bytes, checksum: 933ad918edd98a5a7e1df7677f5d9611 (MD5) / A segurança alimentar é um tema de grande relevância para a saúde pública e o comércio internacional de alimentos. Os resíduos de produtos veterinários e contaminantes ambientais em produtos de origem animal podem causar doenças em organismos expostos a estas substâncias em doses elevadas por um longo período de tempo. Este estudo avaliou dados de monitoramento oficiais de resíduos e contaminantes do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento em tecidos de aves e suínos no período entre 2002 e 2014, a fim de verificar a existência de padrões ocultos nos dados. A análise dos dados foi realizada utilizando dois métodos de aprendizado de máquina: árvore de decisão e redes neurais, além de avaliação visual através de gráficos e mapas. No final do estudo, foi identificado um padrão de distribuição espacial das detecções de substâncias por região, e não foi observado padrão de distribuição temporal. _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Food Safety is an important topic for public health and international trade in food. Residues of veterinary products and environmental contaminants in animal products can cause diseases in organisms exposed to these substances in high doses for a long time. This study evaluated official monitoring data of residues and contaminants from the Ministry of Agriculture, Livestock and Supply in tissues of poultry and pork in the period between 2002 and 2014 to check for hidden patterns in the data. The analysis of data was performed by using two machine learning methods: decision tree and neural networks, in addition to visual evaluation through graphs and maps. At the end of the study a spatial distribution pattern of detections of substances by region was identified, but no pattern of temporal distribution was observed.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/20720
Date29 February 2016
CreatorsPortz, Anna Júlia
ContributorsSilva, Nilton Correia, Pimentel, Concepta Margaret McManus
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB
RightsA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess

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