Efecto de la temperatura ambiente en la temperatura superficial de zonas negras y blancas del pelaje de un hato de vacas holstein en el departamento de Antioquia, Colombia / Effect of ambient temperature on the surface temperature of black and white areas of the coat in a herd of Holstein cows in the department of Antioquia, Colombia / Efeito da temperatura ambiente na temperatura superficial de zonas negras e brancas da pelagem de um rebanho de vacas holstein no estado de Antioquia, Colômbia

Resumen El artículo reporta la evaluación del efecto de la temperatura ambiente, la humedad relativa, la radiación solar y la velocidad del cuerpo bajo el índice THSW en la temperatura superficial de áreas blancas y negras del pelaje de vacas holstein. Se utilizó información de 5 vacas holstein en producción de la finca El Recreo, ubicada en el municipio de Abejorral, Colombia. Se les tomó la temperatura superficial cada 2 h durante 15 días en 10 sitios diferentes: línea dorsal anterior, media y posterior, flanco derecho e izquierdo, pecho, cuello derecho e izquierdo, vulva y glándula mamaria, con termómetro infrarrojo. Para evaluar el efecto de la temperatura ambiente en la corporal se utilizó un índice que involucra la temperatura, la humedad, la radiación y la velocidad del viento (THSW) y para el análisis estadístico se utilizó un modelo mixto aditivo generalizado suavizado. El THSW encontrado fue de 10 y 27 °C. Las áreas muestreadas tuvieron una diferencia en la temperatura; las de color negro fueron las de mayor temperatura superficial. Oscilaron entre 32,5 y 35,8 °C para zonas blancas, y entre 34,5 y 40,5 °C para zonas negras. Los mayores valores de temperatura superficial para ambas zonas en todos los puntos se presentaron a mayores valores de THSW. Se concluye que el índice THSW tiene efecto diferenciado en la temperatura superficial corporal de acuerdo con el color del pelaje; los puntos negros fueron los que presentaron mayores temperaturas.

Abstract The article evaluates the effect of ambient temperature, relative humidity, solar radiation, and wind speed according to the THSW index on the surface temperature of the white and black areas of the coat of Holstein cows. The study used information of five Holstein dairy cows from the El Recreo farm, located in the municipality of Abejorral, Colombia. Surface temperature was measured with an infrared thermometer every 2 h during 15 days in 10 different sites: anterior, middle, and posterior dorsal line, right and left flank, chest, right and left neck, vulva, and mammary gland. To evaluate the effect of ambient temperature on body temperature, an index that involves temperature, humidity, solar radiation, and wind speed (THSW) was used, and for statistical analysis, a mixed generalized additive model. THSW was 10 and 27 °C. The sampled areas had a difference in temperature; being the black spots that had higher surface temperature. Temperature oscillated between 32.5 and 35.8 °C for white areas, and between 34.5 and 40.5 °C for black areas. Higher surface temperature values for both zones at all points had higher THSW values. It is concluded that the THSW index has a differentiated effect on body surface temperature according to the color of the coat, the black spots having higher temperatures.

Resumo O artigo reporta a avaliação do efeito da temperatura ambiente, a umidade relativa, a radiação solar e a velocidade do corpo sob o índice THSW na temperatura superficial de áreas brancas e negras da pelagem de vacas Holstein. Utilizou-se informação de 5 vacas Holstein em produção do sítio El Recreo, situada no município de Abejorral, Colomba. Tomou-se a temperatura superficial destes a cada 2 horas durante 15 dias em 10 lugares diferentes: linha dorsal anterior, media e posterior, flanco direito e esquerdo, peito, pescoço lado direito e esquerdo, vulva e glândula mamária, com termômetro infravermelho. Para avaliar o efeito da temperatura ambiente na corporal utilizou-se um índice que envolve a temperatura, a umidade, a radiação e a velocidade do vento (THSW) e para a análise estatístico utilizou-se um modelo misto aditivo generalizado suavizado. O THSW encontrado foi de 10 e 27 °C. As áreas amostradas tiveram uma diferença na temperatura; as de cor negra foram as de maior temperatura superficial. Oscilaram entre 32,5 e 35,8 °C para zonas brancas, e entre 34,5 e 40,5 °C para zonas negras. Os maiores valores de temperatura superficial para ambas zonas em todos os pontos, se apresentaram a maiores valores de THSW. Conclui-se que o índice THSW tem efeito diferenciado na temperatura superficial corporal de acordo com a cor da pelagem; os pontos negros foram os que apresentaram maiores temperaturas.

Using the distributed-delay model to predict egg production in laying hens / Uso del modelo de distribución con retardo para predecir la producción de huevos en gallinas ponedoras / Uso do modelo de distribuição com atraso para predizer a produção de ovos de galinhas poedeiras

Background: using mathematical models to characterize and estimate egg production curves is of great importance for assessing the productive efficiency of hens. These models can be used in identifying and modeling real-time factors affecting animal production and implementing corrective measures to minimize its effect. Objective: we compared the ability to model and adjust the egg production curve in hens using the distributed-Delay model versus the Adams-Bell and Lokhorst models. Methods: 225 records of weekly production of Hy Line Brown (62 data), Lohmann LSL (54 data), Isa Brown (54 data), and Lohmann Brown (55 data) were used. All analyzed flocks were raised at Hacienda La Montaña Farm, owned and managed by the University of Antioquia (Colombia). Models used were Adams-Bell, Lokhorst and Delay; all were validated and contrasted by Durbin-Watson statistic, MAD, determination (R²) and correlation (r) coefficients. Results: the Delay and Lokhorst models resulted in R² values greater than 0.8 and r-values greater than 0.9 (p<0.01). For the Lohmann Brown curve, the Adams-Bell model had the lowest R2 value (0.81), while the Lokhorst and Delay models resulted in the highest R² value for the Isa Brown curve (1.0). The Delay model fit the curve (28 and 40 for the k parameter; 63 and 64 for the DEL parameter). The Hy Line Brown curve presented a high number of irregularities, generating great difficulty for adjustment with the evaluated models. Conclusion: Delay and Lokhorst models are efficient for predicting egg production curve of the bird strains tested. Unlike the Adams-Bell and Lokhorst models, goodness of fit of the Delay model could be increased by including physiological relationships and supply/demand of resources as input variables, which would allow the model to fit the fluctuations observed in the production curves.

Antecedentes: los modelos matemáticos permiten caracterizar y estimar las curvas de producción de huevos, siendo de gran importancia para la evaluación de la eficiencia productiva de las gallinas, posibilitando identificar factores que afecten la producción animal y aplicar correctivos para minimizar su efecto. Objetivo: se comparó la capacidad para ajustar la curva de producción de huevos utilizando el modelo de distribución con retardo (Delay) y los modelos Adams-Bell y Lokhorst. Métodos: se utilizaron 225 datos de registros semanales de producción de cuatrolíneas: Hy Line Brown (62 datos), Lohmann LSL (54 datos), Isa Brown (54 datos), y Lohmann Brown (55 datos). Los lotes analizados pertenecieron a la Hacienda La Montaña, de la Universidad de Antioquia (Colombia). Los modelos fueron validados y contrastados con MAD, el coeficiente de determinación (R²) y de correlación (r), y el estadístico Durbin-Watson. Resultados: los modelos Delay y Lokhorst presentaron valores de R² superiores a 0,8 y valores de r superiores a 0,9 (p<0,01). El modelo Adams-Bell para la curva Lohmann Brown obtuvo el menor valor de r (0,81), mientras que los modelos Delay y Lokhorst presentaron el valor más alto de R² (1,0) para la curva de Isa Brown. El modelo Delay se ajustó a la curva, con valores de 28 y 40 para el parámetro k, y de 63 y 64 para el parámetro DEL. La curva de la línea Hy line Brown presentó gran cantidad de irregularidades (altibajos), generando mayor dificultad para ser ajustada con los modelos evaluados. Conclusión: los modelos Delay y Lokhorst son eficientes para predecir la curva de producción de huevos de aves de las estirpes probadas. La bondad de ajuste del modelo Delay podría aumentarse mediante la inclusión de otras variables de entrada tales como las relaciones fisiológicas, relaciones de oferta y demanda de recursos, y variables ambientales, posibilitando que el modelo Delay se ajuste a las fluctuaciones de las curvas.

Antecedentes: os modelos matemáticos para caracterizar e estimar curvas de produção de ovos são de grande importância para avaliar a eficiência produtiva de galinhas poedeiras. Estes possibilitam identificar os fatores que afetam a produção animal e aplicar os corretivos para minimizar seus efeitos. Objetivo: comparar a capacidade de ajustar a curva de produção de ovos utilizando o modelo de distribuição com atraso (Delay) e os modelos Adams-Bell e Lokhorst. Métodos: foram utilizados 225 dados de registros de produção semanal de quatro linhas de galinhas poedeiras: Hy Line Brown (62 dados), Lohmann LSL (54 dados), Isa Brown (54 dados) e Lohmann Brown (55 dados). Os lotes testados pertenceram à Fazenda La Montaña da Universidade de Antioquia (Colômbia). Os modelos foram validados e comparados com MAD, coeficiente de determinação (R²) e de correlação (r), e estatística de Durbin-Watson. Resultados: os modelos Delay e Lokhorst tiveram valores de R² superiores a 0,8 e de r superiores a 0,9 (p<0,01). O modelo de Adams-Bell para a curva na linha Lohmann Brown teve o menor valor de r (0,81), enquanto os modelos Delay e Lokhorst apresentaram o maior valor de R² (1,0) para a curva na linha Isa Brown. O modelo de atraso foi ajustado para a curva, com valores de 28 e 40 para o parâmetro k, e 63 e 64 para o parâmetro DEL. A curva da linha Hy line Brown apresentou muitas irregularidades (solavancos) gerando maior dificuldade para ser ajustada pelos modelos. Conclusão: os modelos Delay e Lokhorst são eficientes na previsão de curvas produção de ovos de aves das linhas testadas. A bondade de ajustar com o modelo de atraso pode ser melhorada com a inclusão de variáveis de entrada adicionais, tais como relações fisiológicas, relações de oferta, demanda de recursos e as variáveis ambientais. Permitindo que o modelo Delay ajuste as flutuações da curva.

Modelación del crecimiento de pollitas Lohmann LSL con redes neuronales y modelos de regresión no lineal / Modeling of growth in Lohmann LSL pullets with neural networks and nonlinear regression models

Objetivo. Modelar la curva del crecimiento de aves de la línea Lohmann LSL utilizando modelos no lineales (MNL), no lineales mixtos (MNLM) y redes neuronales artificiales (RNA). Materiales y métodos. Periódicamente se pesaron 33 aves en promedio, desde el día 21 al 196 de vida para un total de 558 registros individuales de peso. En el ajuste de la curva de crecimiento se utilizaron los modelos: no lineal de Von Bertalanffy (MNL), no lineal Mixto de Von Bertalanffy (MNLM) y redes neuronales artificiales (RNA). Los modelos se compararon con coeficiente de correlación y medidas de precisión cuadrado medio del error (CME), desviación media absoluta (MAD) y porcentaje de la media absoluta del error (MAPE). Resultados. Los valores de correlación entre los datos reales y estimados, fueron 0.999, 0.990 y 0.986 para MNLM, RNA y MNL respectivamente. El modelo más preciso con base en los criterios MAPE, MAD y CME fue el MNLM, seguido por la RNA. La gráfica de predicción generada la RNA es similar a la del MNLM. La RNA presentó un desempeño superior al MLN. Conclusiones. El mejor modelo para la predicción de curvas de crecimiento de aves comerciales de la línea Lohmman LSL hasta los 196 días de edad, con múltiples mediciones por animal en el tiempo, fue el MNLM. La RNA presentó un desempeño superior al MNL.

Objective. Modeling the pullet growth curve of the Lohmann LSL line, by using nonlinear model (MNL), nonlinear mixed model (MNLM) and artificial neural networks (ANN). Materials and methods. An average of 33 birds, were weighed from day 21 to 196 of life for 558 individual weight records. To adjust the growth curve the following models were used: nonlinear Von Bertalanffy (MNL), nonlinear mixed Von Bertalanffy (MNLM) and artificial neural networks (RNA). The models were compared with a correlation coefficient and precision measurements: mean square error (MSE), Mean Absolute Deviation (MAD) and the mean absolute percentage error (MAPE). Results. Correlation values, between actual and estimated data, were 0.999, 0.990 and 0.986 for MNLM, RNA and MNL respectively. The most accurate model based on the MAPE, MAD and CME criteria was MNLM followed by RNA. The prediction graph for RNA was similar to MNLM. The RNA performance was higher than MLN. Conclusions. The best model for the prediction of growth curves of commercial Lohmman LSL birds to 196 days of age, was the MNLM, with multiple measurements per animal at the time. RNA performance was higher MLN.