[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-127280-pt":3,"doc-seo-127280-112":31,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},127280,2336475104736,"Quinn","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c5e0e5b17e70?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786591360781797222",32,"Pesquisa e Relatórios","Estimativa do Valor Justo para Agricultores no Agronegócio Avícola Usando Modelos de Machine Learning","Este artigo estima o valor justo a ser recebido por agricultores nas transações do agronegócio avícola, empregando modelos de machine learning. A pesquisa realiza análise preditiva a partir de dados coletados por entrevistas e pela análise de notas fiscais, complementados com uma base sintética. Testes iniciais com Random Forest e Gradient Boosting apresentaram baixos R², mas ajustes ligados à capacidade dos aviários elevaram o desempenho, alcançando R² entre 0,86 e 0,90. A análise de variância evidencia variáveis relevantes, sugerindo viabilidade, com recomendações de validação futura em bases reais.","Estimativa do Valor Justo para Agricultores no Agronegcio Avcola Usando Modelos de Machine Learning  \nGabriel da Silva Machado 1  \n1Instituto Federal de Educac¸ o, Cincia e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) Campus Veranpolis – BR-470, Km 172, 6500, Bairro Sapopema 95330-000 – Veranpolis – RS – Brazil  \n{gabriel [machado.ax@hotmail.com](machado.ax@hotmail.com) , [jorge.aranda@veranopolis.ifrs.edu.br](jorge.aranda@veranopolis.ifrs.edu.br})[}](jorge.aranda@veranopolis.ifrs.edu.br})  \n[Abstract](Abstract). This article aimed to estimate the fair value that farmers should re ceive in transactions within the poultry agribusiness, using machine learning models. The research covered topics such as predictive analysis, machine le arning, poultry farming, and fair value accounting. The methodology included data collection through interviews and invoice analysis, complemented by a synthetic dataset. Initial tests with models such as Random Forest and Gradient Boosting, among other models, resulted in low R ² values. However, adjustments considering the capacity of the poultry houses improved the predictive perfor mance, achieving R² values ranging from 0.86 to 0.90. The analysis of variance highlighted the relevance of certain variables. Despite the limitations of synthe  \ntic data, the results indicated the feasibility of predicting fair value using ma chine learning. Future validation with real datasets is recommended for greater accuracy.  \nResumo. Este artigo teve como objetivo estimar o valor justo que o agricul tor deve receber em transac¸ o˜es no agronego´cio avı´cola, utilizando modelos de machine learning. A pesquisa abordou temas como an a´lise preditiva, machine learning, avicultura e fair value accounting. A metodologia incluiu a coleta de dados por entrevistas e an a´ lise de notas fiscais, complementada por uma base de dados sinte´tica. Testes iniciais com modelos como Random Forest e Gradient Boosting, entre outros modelos, resultaram em R ² baixos, mas realizando ajustes considerando a capacidade dos avi a´rios elevaram o desempenhopreditivo, alcanc¸ando R ² de 0,86 a 0,90. A ana´lise de variaˆncia destacou a relevaˆncia de algumas varia´veis . Apesar das limitac¸ o˜es dos dados sinte´ticos, os resultados indicaram a viabilidade de prever o valor justo usando machine le arning. Recomenda-se a validac¸ ao futura com bases de dados reais para maior˜ precisa˜o.  \n1. Introduc¸ o  \nO agronegcio  um pilar econmico no Brasil e vem evoluindo cada vez mais desde dadcada de 70, pois antigamente, o pa´ıs importava mais alimentos do que exportava.˜ Mas,  \ncom a abertura da economia nos anos 80, isso mudou completamente. Desde entao, os agricultores e demais setores brasileiros passaram a aproveitar melhor os recursos dispon´ıveis para desenvolver a agricultura.  \nA criac¸ o de frangos, chamada de avicultura na zootecnia,  voltada para o cultivo de aves com fins comerciais e  uma das principais atividades do agronegcio que colabora significativamente para o PIB brasileiro, mas tambm desempenha um papel fundamental na economia global [Avisite 2022] . Em 2020, ofrango se˜ destacou como a prote´ına mais consumida no mundo, ultrapassando as  \n98 milhoes de toneladas e superando os ´ındices de consumo de carne su´ına e bovina [USDA 2021] . Conforme o ranking pecurio disponibilizado no site da IBGE [Instituto Brasileiro de Geografia e Estat´ıstica 2023], os produtos galinceos ocuparam o 1º lugar em ˜2023. Alm disso, segundo o portal do gov [GOV.BR 2022] o “B˜ rasil  l´ıder  \nna exportac¸ao mundial de carne de frango desde 2004”. Porm, o Brasil nao  visto s como um pa´ıs que s exporta commodity, mas tambm  um a referncia em tecnologia no agronegcio. Nesse sentido, destaca-se o impacto que algumas tecnologias transversais podem ter no gerenciamento dos sistemas agroindustriais em agricultura familiar:  \n´E interessante destacar o impacto que algumas tecnologias ditas transversais podem ter no gerenciamento dos sistemas agroindustriais em","cbCaicSLAxQSaTtV","https://ap.wps.com/l/cbCaicSLAxQSaTtV","pdf",628848,2,1,18,"Portuguese","pt",112,"# Introdução\n## Contexto econômico do agronegócio no Brasil\n## Papel da avicultura e do consumo de proteína animal\n## Tecnologias transversais e gestão no meio rural\n## Machine learning na otimização e na previsão\n## Motivação e objetivo do estudo","[{\"question\":\"Qual é o objetivo central do artigo sobre o agronegócio avícola?\",\"answer\":\"Estim ar o valor justo que agricultores devem receber em transações na avicultura, usando modelos de machine learning para apoiar decisões financeiras.\"},{\"question\":\"Como os dados foram coletados para treinar e avaliar os 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PDF",1785938066,28,{"code":4,"msg":32,"data":33},"ok",{"site_id":25,"language":24,"slug":34,"title":13,"keywords":35,"description":14,"schema_data":36,"social_meta":87,"head_meta":89,"extra_data":91,"updated_unix":29},"estimating-fair-value-for-poultry-agribusiness-farmers-using-machine-learning-models","",{"@graph":37,"@context":86},[38,54,69],{"@type":39,"itemListElement":40},"BreadcrumbList",[41,45,48,51],{"item":42,"name":43,"@type":44,"position":21},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":46,"name":47,"@type":44,"position":20},"https://docshare.wps.com/pt/document/","Document",{"item":49,"name":12,"@type":44,"position":50},"https://docshare.wps.com/pt/document/pesquisa-e-relatórios/",3,{"item":52,"name":13,"@type":44,"position":53},"https://docshare.wps.com/pt/document/estimating-fair-value-for-poultry-agribusiness-farmers-using-machine-learning-models/127280/",4,{"url":52,"name":13,"@type":55,"author":56,"headline":13,"publisher":58,"fileFormat":61,"inLanguage":24,"description":14,"dateModified":62,"datePublished":63,"encodingFormat":61,"isAccessibleForFree":64,"interactionStatistic":65},"DigitalDocument",{"name":9,"@type":57},"Person",{"url":42,"name":59,"@type":60},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-08-23","2026-08-05",true,{"@type":66,"interactionType":67,"userInteractionCount":20},"InteractionCounter",{"@type":68},"ViewAction",{"@type":70,"mainEntity":71},"FAQPage",[72,78,82],{"name":73,"@type":74,"acceptedAnswer":75},"Qual 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