De acelerómetros a ritmos circadianos: aplicaciones de syncrosqueezing y coherencia wavelet para la valoración del comportamiento en aves de granja

Autores
Castigliony, Giuliana; Rossi, Florencia Belén; Spanevello, Florencia Sofía; Kembro, Jackelyn Melissa; Flesia, Ana Georgina
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La creciente demanda de mejorar el bienestar de las aves de corral en sistemas de cría intensiva requiere estrategias que vayan más allá del monitoreo de variables productivas, como el peso y la postura de huevos, e incluyan la evaluación del comportamiento individual. Para ello, proponemos combinar sensores inerciales (acelerómetros) con análisis de series temporales para extraer información biológicamente relevante. Dado que el comportamiento animal está naturalmente asociado al ciclo diario de 24 horas de luz y oscuridad, en este trabajo proponemos el uso de aproximaciones wavelet para evaluar la modulación de dichos ritmos en respuesta a cambios en el ambiente de cría. Específicamente, utilizamos la transformada Syncrosqueezing para caracterizar ritmos de 24 horas en distintas señales de comportamiento obtenidas a partir del vector de aceleración y coherencia wavelet para evaluar la relación entre estas señales. Esta metodología fue aplicada a la actividad y los baños de arena en codornices japonesas, monitoreadas durante 11 días con registros de aceleración obtenidos a 25 Hz bajo tres condiciones de sustrato de cría (piso de reja, suelo de viruta, o suelo de viruta con un arenero). Nuestros resultados muestran que el poder de los ritmos de baños de arena y la coherencia entre ambos ritmos de comportamiento pueden variar según el sustrato. Por ello, esta aproximación basada en wavelets proporciona una herramienta útil para el monitoreo continuo de ritmos de comportamiento relevantes en la valoración del bienestar animal.
The growing demand for welfare improvement of poultry in intensive farming systems requires strategies that go beyond monitoring productive variables, such as weight and egg-laying, and include the assessment of individual behaviour. To this end, we propose combining inertial sensors (such as accelerometers) with time-series analysis to extract biologically relevant information. Since animal behavior is naturally associated with the 24-hour daily cycle of light and darkness, in this study, we propose the use of wavelet-based approaches to evaluate the modulation of these rhythms in response to changes in the rearing environment. Specifically, we use Synchrosqueezing to characterize 24- hour rhythms in various behavioral signals derived from the acceleration vector and wavelet coherence to assess the relationship between these signals. This methodology was applied to activity and dust-bathing behaviors in Japanese quails, monitored over 11 days with acceleration data recorded at 25 Hz under three rearing substrate conditions (i.e., mesh floor, wood shavings floor, or wood shavings floor with a sandpit). Our results show that the strength of dust-bathing rhythms and the coherence between both behavioral rhythms can vary depending on the substrate. Therefore, this wavelet-based approach provides a valuable tool for the continuous monitoring of relevant behavioral rhythms in assessing animal welfare.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
series de tiempo
análisis wavelet
acelerometría
avicultura de precisión
bienestar animal
wavelet analysis
time series
accelerometry
animal welfare
precision poultry farming
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/190754

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The growing demand for welfare improvement of poultry in intensive farming systems requires strategies that go beyond monitoring productive variables, such as weight and egg-laying, and include the assessment of individual behaviour. To this end, we propose combining inertial sensors (such as accelerometers) with time-series analysis to extract biologically relevant information. Since animal behavior is naturally associated with the 24-hour daily cycle of light and darkness, in this study, we propose the use of wavelet-based approaches to evaluate the modulation of these rhythms in response to changes in the rearing environment. Specifically, we use Synchrosqueezing to characterize 24- hour rhythms in various behavioral signals derived from the acceleration vector and wavelet coherence to assess the relationship between these signals. This methodology was applied to activity and dust-bathing behaviors in Japanese quails, monitored over 11 days with acceleration data recorded at 25 Hz under three rearing substrate conditions (i.e., mesh floor, wood shavings floor, or wood shavings floor with a sandpit). Our results show that the strength of dust-bathing rhythms and the coherence between both behavioral rhythms can vary depending on the substrate. Therefore, this wavelet-based approach provides a valuable tool for the continuous monitoring of relevant behavioral rhythms in assessing animal welfare.
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