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A expressão vocal das emoções tem sido observada em todas as espécies e pode fornecer um meio não invasivo e fiável de avaliar as emoções animais. Este estudo investigou se os indicadores vocais das emoções dos porcos revelados em estudos anteriores são válidos em todos os tipos de sons e situações, e se poderiam ser utilizados para desenvolver uma ferramenta automatizada de rastreio de emoções. Foi analisado um único grande conjunto de dados de sons de baixa frequência (LF) e alta frequência (HF) emitidos por suínos em numerosas fases de produção desde o nascimento até ao abate (7.414 sons de 411 suínos).
Os resultados revelaram que a valência emocional atribuída aos contextos de produção (positivo vs. negativo) afectou todos os parâmetros investigados tanto em LF como em HF. Do mesmo modo, a categoria do contexto afectou todos os parâmetros. Dois métodos automatizados diferentes foram testados para uma classificação sólida; uma rede neural revelou uma precisão de classificação muito mais elevada em comparação com uma análise de função discriminante permutada (pDFA), ambas para a valência (rede neural): 91,5%; média ponderada da análise pDFA em AF e BF (classificação cruzada): 61,7% com um nível de probabilidade de 50,5%) e para o contexto (rede neural: 81,5%; média ponderada da análise pDFA em AF e BF (classificação cruzada): 19,4% com um nível de probabilidade de 14,3%).
Estes resultados sugerem que pode ser desenvolvido um sistema de reconhecimento automático para monitorizar o bem-estar dos suínos na exploração.
Briefer EF, Sypherd CCR, Linhart P, et al. Classification of pig calls produced from birth to slaughter according to their emotional valence and context of production. Scientific Reports 2022; 12: 3409. https://doi.org/10.1038/s41598-022-07174-8
