Predicting chick body mass by artificial intelligence‑based models

The objective of this work was to develop, validate, and compare 190 artificial intelligence‑based models for predicting the body mass of chicks from 2 to 21 days of age subjected to different duration and intensities of thermal challenge. The experiment was conducted inside four climate‑controlled wind tunnels using 210 chicks. A database containing 840 datasets (from 2 to 21‑day‑old chicks) – with the variables dry‑bulb air temperature, duration of thermal stress (days), chick age (days), and the daily body mass of chicks – was used for network training, validation, and tests of models based on artificial neural networks (ANNs) and neuro‑fuzzy networks (NFNs). The ANNs were most accurate in predicting the body mass of chicks from 2 to 21 days of age after they were subjected to the input variables, and they showed an R² of 0.9993 and a standard error of 4.62 g. The ANNs enable the simulation of different scenarios, which can assist in managerial decision‑making, and they can be embedded in the heating control systems.O objetivo deste trabalho foi desenvolver, validar e comparar 190 modelos baseados em inteligência artificial, para predizer a massa corporal de pintinhos de 2 a 21 dias de vida, submetidos a diferentes períodos e intensidades de estresse térmico. O experimento foi realizado com 210 pintinhos, em quatro túneis de vento climatizados. Um banco de dados com 840 conjuntos de dados (de aves de 2 a 21 dias) – com as variáveis temperatura de bulbo seco do ar, duração do estresse térmico (dias), idade das aves (dias) e a massa corporal diária dos pintinhos – foi utilizado para treinamento de rede, validação e testes dos modelos baseados em redes neurais artificiais (RNA) e redes “neuro-fuzzy” (RNF). As RNA mostraram-se mais precisas para se predizer a massa corporal de pintinhos de 2 a 21 dias de idade, submetidos às variáveis de entrada, e apresentaram R² de 0,9993 e erro‑padrão de 4,62 g. As RNA propiciam a simulação de diversos cenários, que podem auxiliar na tomada de decisões em relação ao manejo, e podem ser incorporadas nos sistemas de controle de aquecimento

Gestión del conocimiento. Perspectiva multidisciplinaria. Volumen 17

El libro “Gestión del Conocimiento. Perspectiva Multidisciplinaria”, Volumen 17 de la Colección Unión Global, es resultado de investigaciones. Los capítulos del libro, son resultados de investigaciones desarrolladas por sus autores. El libro es una publicación internacional, seriada, continua, arbitrada, de acceso abierto a todas las áreas del conocimiento, orientada a contribuir con procesos de gestión del conocimiento científico, tecnológico y humanístico. Con esta colección, se aspira contribuir con el cultivo, la comprensión, la recopilación y la apropiación social del conocimiento en cuanto a patrimonio intangible de la humanidad, con el propósito de hacer aportes con la transformación de las relaciones socioculturales que sustentan la construcción social de los saberes y su reconocimiento como bien público

Modelo holístico de metaescritura An holistic model of meta-writing

Este artículo propone un programa holístico de metaescritura, el cual está conformado por cinco componentes: cognitivo, metacognitivo, afectivo-emocional, social y competencia textual, el substrato teórico se halla en los aportes de Van Dijk, Díaz, Flower y Hayes, entre otros. El método fue acción-participación. Se realizó en tres fases. 1. Diagnóstico: se identificaron los niveles de desempeño de la competencia textual de los estudiantes; 2. Diseño: Se usaron los ciclos característicos del método para el diseño y 3. Se identificaron las transformaciones producidas a raíz de su aplicación. Los resultados evidencian que la metodología implementada, ayudó a los estudiantes a emancipar pensamientos y sentimientos reprimidos, crear nuevas ideas y/o mundos, sentir que estaban vivos y que alguien los escuchaba a través de la voz de las letras. Igualmente, obtuvieron un aumento en su nivel de desempeño en la competencia textual, todo esto a través del uso de la Metacognición.This article proposes a holistic program of meta-writing, its methodology being comprised of five components: cognitive, meta-cognitive, affective, emotional, social; it also examines textual competence, its theoretical background lying in the contributions of Van Dijk, Diaz, Flower & Hayes, etc. The method was one of action-participation. It was realized through three phases. 1. Diagnosis: The level of performance, in relation to each student's textual competence, was evaluated, 2. Design: The cycles, characteristic of this method, were used to develop the program and 3. The changes produced at the most fundamental level, were identified. The results showed that the methodology implemented, helped students to liberate repressed thoughts and feelings, to create new ideas and/or worlds, to feel that they were alive and that someone could hear them through the their self-expression in writing. Likewise, they had an increased text competence level when performing the writing exercises, resulting from the use of Meta-cognition

Analisis de la oferta y demanda de mercurio, 2009-2013

Es importante tener en cuenta que durante el último quinquenio (2009-2013) la demanda de mercurio en Colombia ascendió a 529.048,59, mientras que la oferta hacia el Perú alcanzó solamente 998 Kg, suma irrisoria puesto que Colombia no es un país productor de mercurio y en consecuencia siempre la demanda va a ser mayor que la oferta y esto se traduce en un déficit de la balanza comercial del mercurio difícil de superar esta situación en el mercado, vale la pena resaltar que las importaciones se reflejan en la oferta y las exportaciones en la demanda de este metal, otro factor importante dentro de este análisis es que Colombia solo ha exportado u ofertado mercurio al Perú y a ninguna otra parte del mundo tal como aparece en los registros de las exportaciones a nivel mundial de este estudio correspondiente al producto. Lo antes expuesto permite inferir que a medida en que se siga importando mercurio sin que haya necesidad de producirlo, los daños ambientales siguen latente y su curso no se detiene sino por el contrario cada vez van en ascenso, el crecimiento es vertiginoso e insostenible tanto en la salud de miles de personas y de los seres vivos animales y vegetales

Framework for the Development of Data-Driven Mamdani-Type Fuzzy Clinical Decision Support Systems

Clinical decision support systems (CDSS) have been designed, implemented, and validated to help clinicians and practitioners for decision-making about diagnosing some diseases. Within the CDSSs, we can find Fuzzy inference systems. For the reasons above, the objective of this study was to design, to implement, and to validate a methodology for developing data-driven Mamdani-type fuzzy clinical decision support systems using clusters and pivot tables. For validating the proposed methodology, we applied our algorithms on five public datasets including Wisconsin, Coimbra breast cancer, wart treatment (Immunotherapy and cryotherapy), and caesarian section, and compared them with other related works (Literature). The results show that the Kappa Statistics and accuracies were close to 1.0% and 100%, respectively for each output variable, which shows better accuracy than some literature results. The proposed framework could be considered as a deep learning technique because it is composed of various processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction

Redes neuronales artificiales para la predicción de la masa corporal de pollos

The thermal environment inside a broiler house has a great influence on animal welfare and productivity during the production phase. Thus, the aim of this study was to predict body mass of chicks from 2 to 21 days of age when subjected to different intensities (27, 30, 33 and 36°C) and duration (1, 2, 3 and 4 days starting on the second day of life) using artificial neural networks (ANN). This experiment was conducted at Lavras, MG, Brazil. It was used 210 chicks of both sexes, from 1st to 22nd days of life. The chicks were raised inside four climate-controlled wind tunnels. Daily the weight of all the chicks was measured to know the daily body masses. The input variables were dry-bulb air temperature, duration of thermal stress, chick age, and the output variable was the daily body mass of chicks. A database containing 840 records was used to train (70% of data), validate (15%) and test (15%) of models based on artificial neural networks (ANN). Between these models, the ANN was accurate in predicting the BM of chicks from 2 to 21 days of age after they were subjected to the input variables, and it had an R² of 0.9992 and a standard error of 5,23 g. This model enables the simulation of different scenarios that can assist in managerial decision-making, and it can be embedded in the heating controlsDentro de un galpón avícola el ambiente térmico ejerce una gran influencia en el bienestar y la productividad de los animales. De esta manera, el propósito de este trabajo fue predecir la masa corporal de polluelos de 2 a 21 días de vida, sujetos a condiciones de confort y estrés calórico en diferentes intensidades (27; 30; 33 y 36 °C) y períodos de duración (1; 2; 3 y 4 días a partir del 2º día de vida) a través de redes neuronales artificiales (RNA). El experimento se llevó a cabo en Lavras, MG, Brasil. 210 pollitos de ambos sexos se utilizaron del 1 al 22 día de vida alojados en cuatro túneles de viento climatizados. Todos los días, todos los polluelos fueron pesados para acompañar su masa corporal. Las variables de entrada fueron: temperatura de bulbo seco del aire, duración del estrés térmico, edad de las aves y como variable de salida, la masa corporal diaria de los pollitos. Se obtuvo una base de datos de 840 observaciones, siendo 70% utilizado para el entrenamiento de la red, un 15% para la validación y un 15% para pruebas de modelos basados en RNA. Se demostró que las RNAs eran precisas para predecir la masa corporal de los pollitos sometidos a diferentes intensidades y duraciones de condiciones térmicas presentando un R² de 0,9992 y error estándar de 5,23 G. Además, las RNAs propiciaron la simulación de varios escenarios, que pueden ayudar en la toma de decisiones con relación a la gestión, y pueden ser incorporados a los sistemas de control de calefacció

Predicting chick body mass by artificial intelligence-based models

The objective of this work was to develop, validate, and compare 190 artificial intelligence-based models for predicting the body mass of chicks from 2 to 21 days of age subjected to different duration and intensities of thermal challenge. The experiment was conducted inside four climate-controlled wind tunnels using 210 chicks. A database containing 840 datasets (from 2 to 21-day-old chicks) - with the variables dry-bulb air temperature, duration of thermal stress (days), chick age (days), and the daily body mass of chicks - was used for network training, validation, and tests of models based on artificial neural networks (ANNs) and neuro-fuzzy networks (NFNs). The ANNs were most accurate in predicting the body mass of chicks from 2 to 21 days of age after they were subjected to the input variables, and they showed an R² of 0.9993 and a standard error of 4.62 g. The ANNs enable the simulation of different scenarios, which can assist in managerial decision-making, and they can be embedded in the heating control systems