Analizando los patrones de actividad del ganado con datos de acelerómetros de etiquetas auriculares
Autores: Hu, Shuwen; Reverter, Antonio; Arablouei, Reza; Bishop-Hurley, Greg; McNally, Jody; Alvarenga, Flavio; Ingham, Aaron
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Analizando los patrones de actividad del ganado con datos de acelerómetros de etiquetas auriculares
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Zootecnia
Palabras clave
Estudio
Niveles de actividad
Acelerómetros
Características estadísticas
Actividad diferencial diaria
Factores ambientales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
En este estudio, equipamos a dos razas de ganado ubicadas en climas tropicales y templados con etiquetas inteligentes que contienen acelerómetros triaxiales para medir sus niveles de actividad a lo largo de diferentes períodos de tiempo. Producimos perfiles de actividad cuando se miden mediante cada una de las cuatro características estadísticas: la media, la mediana, la desviación estándar y la desviación absoluta mediana de la norma euclidiana de lecturas de acelerómetros sin filtrar o filtradas por paso alto durante ventanas de cinco minutos. Luego agregamos los valores de las ventanas de 5 minutos en totales horarios o diarios (24 h) para producir perfiles de actividad para los animales mantenidos en cada uno de los entornos de prueba. Para obtener una mejor comprensión de la variación entre los niveles de actividad pico y nadir dentro de un período de 24 h, dividimos cada día en múltiples intervalos de igual longitud, que pueden variar de 2 a 96 intervalos. Luego calculamos una medida estadística, llamada actividad diferencial diaria (ADD), al calcular las diferencias en los valores de las características para cada par de intervalos. Nuestros hallazgos demuestran que los patrones dentro del perfil de actividad se visualizan más claramente a partir de lecturas que han sido sometidas a filtrado por paso alto y que la mediana de la norma del vector de aceleración es la característica más confiable para caracterizar la actividad y calcular la medida de ADD. Las causas subyacentes de estas diferencias siguen siendo elusivas y probablemente se deben a factores ambientales, razas de ganado o prácticas de manejo. Los perfiles de actividad producidos a partir de la desviación estándar (una característica que se aplica rutinariamente a la cuantificación del nivel de actividad) mostraron menos uniformidad entre los animales y una mayor variación en los valores en general. Evaluar la actividad utilizando acelerómetros de etiquetas de oído tiene un gran potencial para monitorear la salud y el bienestar animal. Sin embargo, los resultados óptimos pueden ser alcanzables solo cuando se detectan y tienen en cuenta los verdaderos patrones diurnos.
Descripción
En este estudio, equipamos a dos razas de ganado ubicadas en climas tropicales y templados con etiquetas inteligentes que contienen acelerómetros triaxiales para medir sus niveles de actividad a lo largo de diferentes períodos de tiempo. Producimos perfiles de actividad cuando se miden mediante cada una de las cuatro características estadísticas: la media, la mediana, la desviación estándar y la desviación absoluta mediana de la norma euclidiana de lecturas de acelerómetros sin filtrar o filtradas por paso alto durante ventanas de cinco minutos. Luego agregamos los valores de las ventanas de 5 minutos en totales horarios o diarios (24 h) para producir perfiles de actividad para los animales mantenidos en cada uno de los entornos de prueba. Para obtener una mejor comprensión de la variación entre los niveles de actividad pico y nadir dentro de un período de 24 h, dividimos cada día en múltiples intervalos de igual longitud, que pueden variar de 2 a 96 intervalos. Luego calculamos una medida estadística, llamada actividad diferencial diaria (ADD), al calcular las diferencias en los valores de las características para cada par de intervalos. Nuestros hallazgos demuestran que los patrones dentro del perfil de actividad se visualizan más claramente a partir de lecturas que han sido sometidas a filtrado por paso alto y que la mediana de la norma del vector de aceleración es la característica más confiable para caracterizar la actividad y calcular la medida de ADD. Las causas subyacentes de estas diferencias siguen siendo elusivas y probablemente se deben a factores ambientales, razas de ganado o prácticas de manejo. Los perfiles de actividad producidos a partir de la desviación estándar (una característica que se aplica rutinariamente a la cuantificación del nivel de actividad) mostraron menos uniformidad entre los animales y una mayor variación en los valores en general. Evaluar la actividad utilizando acelerómetros de etiquetas de oído tiene un gran potencial para monitorear la salud y el bienestar animal. Sin embargo, los resultados óptimos pueden ser alcanzables solo cuando se detectan y tienen en cuenta los verdaderos patrones diurnos.