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La mordedura de colas en los cerdos es un problema de bienestar animal y debe evitarse. Una estrategia podría ser predecir los eventos de mordeduras de cola de forma que el ganadero pueda realizar intervenciones oportunas en corrales específicos. Si el ganadero pudiera ser alertado por una alarma cuando en un un corral existe un alto riesgo de desarrollar daños en las colas, este podría tomar las medidas oportunas para evitar estos daños. El presente estudio desarrolló y probó un método para predecir la aparición de mordeduras de cola en un entorno de la vida real. El método utilizó cambios en el comportamiento de bebida de los cerdos y en la temperatura del corral. Se incluyeron datos del sensor sobre el uso del agua (flujo de agua y frecuencia de activación) y la temperatura del corral (por encima del suelo sólido y slat) para desarrollar un algoritmo de predicción de mordedura de colas.
El algoritmo de predicción final tuvo un tenía una área bajo la curva (AUC) > 0,80 y, por lo tanto, parece posible predecir eventos de mordedura de colas a partir de los datos de los sensores. El método pudo alertar al ganadero sobre 12 de los 14 eventos de mordeduras de cola antes de un daño grave en las cola. Sin embargo, el ganadero también recibió falsas alarmas en el 30% de los días sin mordeduras de cola, lo que no es óptimo.
El ganadero podría usar las alarmas como indicaciones de en qué corrales prestar mayor atención. El siguiente paso podría ser expandir el método para incluir cambios de comportamiento que sean más específicos de mordedura de colas, como los cambios en la postura de la cola de los cerdos.
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
