Datos del lote de reproductoras pesadas ¿Nos ayudan a tomar decisiones? El objetivo de cualquier programa de reproductoras pesadas es producir el mayor número de huevos fértiles y pollitos nacidos por gallina alojada. Un análisis de los datos productivos puede ayudar a determinar qué lotes están alcanzando su potencial genético y cuáles no. A la hora de realizar un análisis de los datos productivos, se deben tener en cuenta:

Las curvas de peso corporal
La uniformidad
La producción
La mortalidad de machos y hembras a lo largo de las fases de crecimiento de los pollitos y las gallinas.
La identificación de tendencias en estos parámetros ayudará a determinar qué indicadores productivos podríamos estar pasando por alto a la hora de obtener los resultados deseados.

Comparar los lotes mejores y peores puede arrojar luz sobre por qué los lotes “malos” tienen un rendimiento peor. Principales áreas de atención Alcanzar un peso estándar a las 4 semanas de edad para lograr una mayor uniformidad del lote. Evitar que los pesos corporales de los machos y hembras sean excesivos durante la fase de mantenimiento –6 a 15 semanas de edad–. Que las hembras obtengan el desarrollo adecuado de 16 a 20 semanas de vida, lo cual es importante para prepararlas para la fase de postura. Actualmente se piensa que el desarrollo adecuado esta relacionado con un aumento de 35% del peso en esta fase. Controlar el peso de los machos en el momento del traslado. Los machos DEBEN estar sincronizados con las hembras en el momento del traslado. Realizar una transición suave desde el galpón de recría al de producción. Continúe escuchando este detallado artículo o leyendo el artículo, donde el éxito de cualquier programa de #reproductores debe basarse en los datos. La toma de decisiones dependerá de la calidad de la información, siendo necesario contar con unas cifras exactas y completas, lo que implica asegurarse de que todo el personal que colecte datos en el complejo la haga bajo el mismo formato, ya que la forma en la que se recopilan o monitorizan los datos puede llevar a un sesgo de los resultados.