Review and analysis of computational techniques and methods for body condition score estimation on cows

BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método utilizado para estimar las reservas de grasa corporal y el balance energético acumulado de las vacas. El BCS influye significativamente en la producción de leche, reproducción y salud de las vacas. Es por ello, que es importante monitorear este valor para lograr una mejor respuesta animal, pero resulta ser una tarea costosa en tiempo y subjetiva, realizada generalmente de manera visual por evaluadores expertos. Estos problemas conducen la motivación de varios estudios, que han tratado de automatizar el BCS de vacas lecheras aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje automático. En este documento se analizan dichos estudios, señalando sus principales ventajas y desventajas, las que permiten además identificar nuevas oportunidades de investigación y desarrollo para mejorar el proceso general de automatización del BCS.BCS (Body Condition Score) is a method used to estimate bodyfat reserves and accumulated energy balance of cows. BCS heavily influencesmilk production, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important tomonitor BCS to achieve better animal response, but this is a time-consuming andsubjective task performed oftentimes visually by expert scorers. These problemsare the motivation behind several studies, which have tried to automate BCS ofdairy cows by applying image analysis and machine learning techniques. Thiswork analyzes these studies pointing out their main advantages and drawbacks,which allow us in turn to identify new research and development opportunities toimprove overall automatic BCS estimation.Fil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Mangudo, Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Toloza, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Jatip, Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Rodriguez, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Machado, Claudio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentin

Body condition estimation on cows from depth images using Convolutional Neural Networks

BCS (“Body Condition Score”) is a method used to estimate body fat reserves and accumulated energy balance of cows. BCS heavily influences milk production, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important to monitor BCS to achieve better animal response, but this is a time-consuming and subjective task performed visually by expert scorers. Several studies have tried to automate BCS of dairy cows by applying image analysis and machine learning techniques. This work analyzes these studies and proposes a system based on Convolutional Neural Networks (CNNs) to improve overall automatic BCS estimation, whose use might be extended beyond dairy production. The developed system has achieved good estimation results in comparison with other systems in the area. Overall accuracy of BCS estimations within 0.25 units of difference from true values was 78%, while overall accuracy within 0.50 units was 94%. Similarly, weighted precision and recall, which took into account imbalance BCS distribution in the built dataset, show similar values considering those error ranges.Fil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Mangudo, Pablo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: Toloza, Juan Manuel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Jatip, Daniel Esteban. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: Rodriguez, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Teyseyre, Alfredo Raul. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Sanz, Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Machado, Claudio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentin

Exploración de innovaciones en sistemas de producción de carne con modelos de simulación: experiencia interdisciplinaria y oportunidades de aplicación en el paradigma de internet de las cosas

A partir de un modelo bioeconómico de empresas de producción de carne finalizado en 2004, se avanzó con trabajo interdisciplinario e interinstitucional para convertirlo a un sistema web (Simugan). El modelo dinámico permite simular desde días a años y explorar manejos alternativos de empresas agroganaderas, reportando resultados productivos, económicos y de gases de efecto invernadero. Se resumen diferentes mejoras tecnológicas realizadas durante el proceso para un mejor rendimiento. Adicionalmente se describen oportunidades potenciales de aplicaciones y mejoras en el marco del paradigma de internet de las cosas.Fil: Machado, Claudio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Mangudo, Pablo. Universidad Nacional del Centro de la Pcia.de Bs.as.. Facultad de Cs.exactas. Departamento de Sistemas; ArgentinaFil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentin

Garbage in, garbage out: how reliable training data improved a virtual screening approach against SARS-CoV-2 MPro

Introduction: The identification of chemical compounds that interfere with SARS-CoV-2 replication continues to be a priority in several academic and pharmaceutical laboratories. Computational tools and approaches have the power to integrate, process and analyze multiple data in a short time. However, these initiatives may yield unrealistic results if the applied models are not inferred from reliable data and the resulting predictions are not confirmed by experimental evidence.Methods: We undertook a drug discovery campaign against the essential major protease (MPro) from SARS-CoV-2, which relied on an in silico search strategy –performed in a large and diverse chemolibrary– complemented by experimental validation. The computational method comprises a recently reported ligand-based approach developed upon refinement/learning cycles, and structure-based approximations. Search models were applied to both retrospective (in silico) and prospective (experimentally confirmed) screening.Results: The first generation of ligand-based models were fed by data, which to a great extent, had not been published in peer-reviewed articles. The first screening campaign performed with 188 compounds (46 in silico hits and 100 analogues, and 40 unrelated compounds: flavonols and pyrazoles) yielded three hits against MPro (IC50 ≤ 25 μM): two analogues of in silico hits (one glycoside and one benzo-thiazol) and one flavonol. A second generation of ligand-based models was developed based on this negative information and newly published peer-reviewed data for MPro inhibitors. This led to 43 new hit candidates belonging to different chemical families. From 45 compounds (28 in silico hits and 17 related analogues) tested in the second screening campaign, eight inhibited MPro with IC50 = 0.12–20 μM and five of them also impaired the proliferation of SARS-CoV-2 in Vero cells (EC50 7–45 μM).Discussion: Our study provides an example of a virtuous loop between computational and experimental approaches applied to target-focused drug discovery against a major and global pathogen, reaffirming the well-known “garbage in, garbage out” machine learning principle

Ultralight vector dark matter search using data from the KAGRA O3GK run

Among the various candidates for dark matter (DM), ultralight vector DM can be probed by laser interferometric gravitational wave detectors through the measurement of oscillating length changes in the arm cavities. In this context, KAGRA has a unique feature due to differing compositions of its mirrors, enhancing the signal of vector DM in the length change in the auxiliary channels. Here we present the result of a search for U(1)B−L gauge boson DM using the KAGRA data from auxiliary length channels during the first joint observation run together with GEO600. By applying our search pipeline, which takes into account the stochastic nature of ultralight DM, upper bounds on the coupling strength between the U(1)B−L gauge boson and ordinary matter are obtained for a range of DM masses. While our constraints are less stringent than those derived from previous experiments, this study demonstrates the applicability of our method to the lower-mass vector DM search, which is made difficult in this measurement by the short observation time compared to the auto-correlation time scale of DM

A Simulation Scheduling Module to Improve User Experience in the Simugan Beef-Cattle Farm Simulator

At the Faculty of Veterinary Sciences of the National University of Central Buenos Aires a client-server Beef-Cattle Farm simulator called Simugan has been developed. Simugan allows users to experiment over a virtual farm in a simple and low cost way compared with real farm conditions. Users can submit single simulation scenarios or multiple simulation scenarios packaged in an experimentation, where each scenario is a complete farm configuration. This is a key feature important in farm research, but with the drawback that some users might experiment long wait times for simulation results because of the amount of simulations the underlying hardware architecture has to process. Consequently, an heuristic scheduler module was added to Simugan producing a more equitative use of computer resources and an improvement of 41 % in users flow time, a popular metric to quantify how much time user simulations spend in the back end and hence a way of measuring deviations in users waiting times.Fil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Ferreira, Juan Francisco. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; ArgentinaFil: Roselli, Maximiliano Omar. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; ArgentinaFil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Machado, Claudio Fabian. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentin

Extending JASAG with data processing techniques for speeding up agricultural simulation applications: A case study with Simugan

Resource-intensive agricultural simulation applications have increased the need for gridification tools –i.e., software to transform and scale up the applications using Grid infrastructures–. Previous research has proposed JASAG, a generic gridification tool for agricultural applications, through which the performance of a whole-farm simulation application called Simugan improved considerably. However, JASAG still lacks proper support for efficiently exploiting Grid storage resources, causing significant delays for assembling and summarizing the generated data. In this application note, two different data processing techniques in the context of JASAG are presented to tackle this problem. Simugan was again employed to validate the benefits of these techniques. Experiments using data processing techniques show that the execution time of Simugan was accelerated by a factor of up to 34.34.Fil: Longo, Mathias. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Cientifíca y Tecnológica; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Veterinarias; ArgentinaFil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Veterinarias; ArgentinaFil: Machado, Claudio. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Veterinarias. Departamento de Fisiopatología. Área de Nutrición; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentin

Advances in Automatic Detection of Body Condition Score of Cows: A Mini Review

BCS is a method to estimate body fat stores and accumulated energy balance of cows. This value influences productivity, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important to monitor BCS to achieve a better animal response. In practice, this task is performed by expert scorers mainly visually, and could vary between scorers and be time-consuming. For this reason, several studies have tried to automate BCS by applying image analysis and machine learning techniques. An overview of selected studies is provided in this mini review.Fil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Cientifíca y Tecnológica; ArgentinaFil: Mangudo, Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Cientifíca y Tecnológica; ArgentinaFil: Toloza, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Cientifíca y Tecnológica; ArgentinaFil: Jatip, Daniel Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Cientifíca y Tecnológica; ArgentinaFil: Rodriguez, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Zunino Suarez, Alejandro Octavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Machado, Claudio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Ministerio de Ciencia. Tecnología e Innovación Productiva. Agencia Nacional de Promoción Cientifíca y Tecnológica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentin

Combination of Agile Development and User Centered Design to Improve the Usability of a Beef-Cattle Farm Simulator

At the Faculty of Veterinary Science of the National University of Buenos Aires Center a Beef-Cattle Farm simulator called Simugan has been developed. Simugan allows users to experiment over a virtual farm in a simple and low cost way compared with real farm conditions. Increased number of user led to the identification of deficits in Simugan usability, as inconsistency problems with inputs and outputs were difficult to understand by novel users. Therefore, a combination of agile development and user centered design (ADUCD) was applied to fix those identified problems. The results shown a high level of achievement with ADUCD (94% of methodology required criteria) as reported in user interviews and evaluation tests.Fil: Arroqui, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; ArgentinaFil: Mangudo, Pablo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; ArgentinaFil: Pelliza, Lucas. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; ArgentinaFil: Murgolo, Santiago. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; ArgentinaFil: Ottonello, Andre. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; ArgentinaFil: Ferragut, Sofia. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; ArgentinaFil: Rodríguez Alvarez, Juan Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; ArgentinaFil: Machado, Claudio. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; ArgentinaFil: Teyseyre, Alfredo Raul. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentin