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A mordedura das caudas em porcos é um problema de bem-estar animal que deve ser evitado. Uma estratégia poderia ser prever os eventos de mordeduras das cauda de forma a que o produtor possa intervir oportunamente em currais específicos. Se o produtor puder ser alertado quando estiver num parque onde há um alto risco de desenvolver esse problema, poderá tomar as medidas adequadas para evitar os danos.
O presente estudo desenvolveu e testou um método para prever o aparecimento de mordeduras da cauda em ambiente real.
O método usou mudanças no comportamento de beber dos porcos e na temperatura do parque. Foram incluídos dados do sensor sobre o uso da água (fluxo de água e frequência de activação) e temperatura do parque (acima do solo sólido e slat) para desenvolver um algoritmo de previsão de mordedura da cauda.
O algoritmo de previsão final tinha uma área abaixo da curva (AUC)> 0,80 e, portanto, parece possível prever eventos de mordedura de cauda a partir dos dados do sensor. O método foi capaz de alertar o produtor sobre 12 dos 14 eventos de mordeduras de cauda antes de causar sérios danos. No entanto, o produtor também recebeu alarmes falsos em 30% dos dias sem mordeduras na cauda, o que não é o ideal.
O produtor pode usar os alarmes como indicações de quais os parques que deve prestar mais atenção. O próximo passo pode ser expandir o método para incluir alterações comportamentais mais específicas para as mordeduras de cauda, como alterações na posição da cauda do porco.
Mona Lilian Vestbjerg Larsen, Lene Juul Pedersen and Dan Børge Jensen. Prediction of Tail Biting Events in Finisher Pigs from Automatically Recorded Sensor Data. Animals 2019, 9(7), 458; https://doi.org/10.3390/ani9070458
