Sistemas de crianza artificial y bienestar animal

Sistemas de crianza artificial y bienestar animalFil: Silva, Patricia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

Cambios en la sustentabilidad ambiental de tambos del sur de la provincia de Santa Fé, Argentina = Changes in the environmental sustainability of dairy farms in the southern Santa Fe province, Argentina

El proceso de intensificación de los tambos en Argentina ha transformado los sistemas de base pastoril en sistemas de base pastoril intensificados. El objetivo del trabajo fue evaluar, utilizando indicadores de sustentabilidad ambiental, los principales efectos de la intensificación sobre un grupo de 38 establecimientos ubicados en el sur de la provincia de Santa Fe, Argentina. Los períodos evaluados fueron inicial (1983 a 1990) y final (2013 a 2014). Para el cálculo de los indicadores se utilizó el modelo AgroEcoIndex®. Se realizó un análisis de componentes principales (ACP) para reducir la dimensionalidad de los datos y facilitar su interpretación y además se realizó un análisis de la varianza (ANOVA). El ACP permitió determinar las variables que tuvieron mayor incidencia en diferenciar los distintos períodos. Se obtuvieron dos nuevas variables denominadas componentes principales (CP1 y CP2) que explicaron el 42 y el 22 % de la variabilidad de los datos, respectivamente. La CP1 explicó una importante proporción de la variabilidad de los datos, por lo que podría utilizarse como una herramienta para resumir información e interpretar múltiples variables a los fines de evaluar la gestión ambiental. El ANOVA detectó diferencias significativas entre períodos para muchos de los indicadores, algunos de los cuales deben valorarse como beneficiosos para el medio ambiente (balance de nitrógeno y fósforo, cambios en la materia orgánica del suelo, riesgo de contaminación con plaguicidas, impacto sobre el hábitat, eficiencia en el uso del agua) mientras que otros merecen una valoración adversa (consumo de energía fósil, eficiencia en el uso de la energía, producción de gases con efecto invernadero). Se concluye que el proceso de intensificación fue ambientalmente sustentable en algunos aspectos, pero aparecen ciertos riesgos que ameritan prestar atención en el manejo de los sistemas.The process of intensification of dairy farms in Argentina has transformed grazing systems into intensified grazing systems. The objective of the work was to evaluate trough a set of indicators of environmental sustainability the major effects of intensification on a group of 38 dairy farms located in the southern province of Santa Fe, Argentina. The evaluated periods were initial (1983-1990) and final (2013-2014). The AgroEcoIndex® model was used to calculate the indicators. Principal component analysis (PCA) was performed to reduce the dimensionality of data and to facilitate their interpretation, and also an analysis of variance (ANOVA) was performed. The PCA allowed determining the variables that had the greatest impact on differentiating the distinct periods. Two new variables called principal components (PC1 and PC2) that accounted for 42 and 22% of the variability of the data, respectively, were obtained. The PC1 explains a significant proportion of the variability of the data, so it could be used as a tool to summarize information and interpret multiple variables in order to assess the environmental management. ANOVA detected significant differences between periods in many indicators, some of which should be valued as beneficial for the environment (nitrogen and phosphorus balance, changes in soil organic matter, risk of pesticide contamination, habitat impact, efficiency in water use) while others deserve an adverse assessment (consumption fossil energy, efficient use of energy, production of greenhouse gases). It is concluded that the process of intensification was environmentally sustainable in some aspects, but certain risks that merit attention in handling systems appear.EEA RafaelaFil: Alvarez, Hugo J. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Pece, Mariela Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Larripa, Marcelo J. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Nalino, Martín José. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Planisich, Alejandra M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

Cambios en la sustentabilidad ambiental de tambos del sur de Santa Fe, Argentina

Cambios en la sustentabilidad ambiental de tambos del sur de Santa Fe, ArgentinaFil: Alvarez, Hugo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

Embedded system for real-time monitoring of foraging behavior of grazing cattle using acoustic signals

Estimating forage intake and monitoring behavior of grazing livestock are difficult tasks. Real-time detection and classification of events like chew, bite and chew-bite are necessary to estimate that information. It is well-known that acoustic monitoring is one of the best ways to characterize feeding behavior in ruminants. Although several methods have been developed to detect and classify events, their implementation is restricted to desktop computers, fact that confines their application to off-line analysis of a reduced number of animals. In this work, we present the design and implementation of an electronic system specifically developed for real-time monitoring of feeding patterns in dairy cows. The system is based on an embedded circuit to process the sound produced by the animal in order to detect, classify and quantify events of ruminant feeding behavior. The system implements an algorithm recently developed, which was adapted to be executed on a microcontroller-based electronic system. Only the results of sound analysis are stored in flash memory units. In addition to sound information, data from a GPS receiver is also stored, thus building a package of information. A microcontroller with power management technology, combined with a high-efficiency harvesting power supply and power management firmware, enables long operational time (more than five days of continuous operation). The system was evaluated using audio signals derived from the feeding activity of dairy cows that were acquired under normal operational conditions. The system correctly detected 92% of the events (i.e. considering them as possible events without making a classification). When the three types of events (i.e. chew, bite and chew-bite) were considered for classification, the recognition rate was about 78%. These results were obtained using reference labels provided by experts in ruminant ingestive behavior. The technology presented within this publication is protected under the international patent application PCT/IB2015/053721.Fil: Deniz, Nestor Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Chelotti, Jose Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Galli, Julio Ricardo. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Planisich, Alejandra M.. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Larripa, Marcelo J.. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Daylong acoustic recordings of grazing and rumination activities in dairy cows.

peer reviewedMonitoring livestock feeding behavior may help assess animal welfare and nutritional status, and to optimize pasture management. The need for continuous and sustained monitoring requires the use of automatic techniques based on the acquisition and analysis of sensor data. This work describes an open dataset of acoustic recordings of the foraging behavior of dairy cows. The dataset includes 708 h of daily records obtained using unobtrusive and non-invasive instrumentation mounted on five lactating multiparous Holstein cows continuously monitored for six non-consecutive days in pasture and barn. Labeled recordings precisely delimiting grazing and rumination bouts are provided for a total of 392 h and for over 6,200 ingestive and rumination jaw movements. Companion information on the audio recording quality and expert-generated labels is also provided to facilitate data interpretation and analysis. This comprehensive dataset is a useful resource for studies aimed at exploring new tools and solutions for precision livestock farming

A robust computational approach for jaw movement detection and classification in grazing cattle using acoustic signals

Monitoring behaviour of the grazing livestock is a difficult task because of its demanding requirements (continuous operation, large amount of information, computational efficiency, device portability, precision and accuracy) under harsh environmental conditions. Detection and classification of jaw movements (JM) events are essential for estimating information related with foraging behaviour. Acoustic monitoring is the best way to classify and quantify ruminant events related with its foraging behaviour. Although existing acoustic methods are computationally efficient, a common failure for broad applications is the deal with interference associated with environmental noises. In this work, the acoustic method, called Chew-Bite Energy Based Algorithm (CBEBA), is proposed to automatically detect and classify masticatory events of grazing cattle. The system incorporates computations of instantaneous power signal for JM-events classification associated with chews, bites and composite chew-bites, and additionally between two classes of chew events: i) low energy chews that are associated with rumination and ii) high energy chews that are associated with grazing. The results demonstrate that CBEBA achieve a recognition rate of 91.9% and 91.6% in noiseless and noisy conditions, respectively, with a high classification precision and a marginal increment of computational cost compared to previous algorithms, suggesting feasibility for implementation in low-cost embedded systems.Fil: Martínez Rau, Luciano Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Chelotti, Jose Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Vanrell, Sebastián Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Galli, Julio Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Utsumi, Santiago A.. Michigan State University; Estados UnidosFil: Planisich, Alejandra M.. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Using segment-based features of jaw movements to recognise foraging activities in grazing cattle

Precision livestock farming optimises livestock production through the use of sensor information and communication technologies to support decision making in real-time. Among available technologies to monitor foraging behaviour, the acoustic method has been highly reliable and repeatable, but there is a room for further computational improvements to increase precision and specificity of recognition of foraging activities. In this study, an algorithm called Jaw Movement segment-based Foraging Activity Recogniser (JMFAR) is proposed. The method is based on the computation and analysis of temporal, statistical and spectral features of jaw movement sounds for detection of rumination and grazing bouts. They are called JM-segment features because they are extracted from a sound segment and expect to capture JM information of the whole segment rather than individual JMs. Additionally, two variants of the method are proposed and tested: (i) one considering the temporal and statistical features only (JMFAR-ns); and (ii) another considering a feature selection process (JMFAR-sel). The JMFAR was tested on signals registered in a free grazing environment, achieving an average weighted F1-score of 93%. Then, it was compared with a state-of-the-art algorithm, showing improved performance for estimation of grazing bouts (+19%). The JMFAR-ns variant reduced the computational cost by 25.4%, but achieved a slightly lower performance than the JMFAR. The good performance and low computational cost of JMFAR-ns supports the feasibility of using this algorithm variant for real-time implementation in low-cost embedded systems. The method presented within this publication is protected by a pending patent application: AR P20220100910.Fil: Chelotti, Jose Omar. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hidricas. Departamento de Informatica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Vanrell, Sebastián Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Martínez Rau, Luciano Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hidricas. Departamento de Informatica; ArgentinaFil: Galli, Julio Ricardo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Utsumi, Santiago A.. Michigan State University; Estados UnidosFil: Planisich, Alejandra M.. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Almirón, Suyai A.. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hidricas. Departamento de Informatica; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hidricas. Departamento de Informatica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hidricas. Departamento de Informatica; Argentin