Validación de tecnologías de precisión en cebo intensivo de terneros

Maria Roda Tena¹, Marçal Verdú², Adriana Siurana¹, Xavier Soldevila², Daniel Cea³, Fernando Pinedo³, Hector Salas⁴, Lorena Castillejos¹

(1)-Servei de Nutrició i Benestar Animal, Departament de Ciència Animal i dels Aliments, Universitat Autònoma de Barcelona (2)-Alimentació Animal i Producció, bonÀrea Agrupa, Guissona, Lleida, España (3)-DigitAnimal, Madrid, España
(4)-GEA Farm Technologies Ibérica S.L., Granollers, España

115%’>
115%’>Las tecnologías de ganadería de
precisión permiten incrementar la recopilación de datos sobre el rendimiento,
la salud y el comportamiento, proporcionando así información más detallada para
optimizar la toma de decisiones. Para garantizar que estas decisiones se basan
en mediciones fiables y precisas es necesario validar cada tecnología de manera
específica. Existen muy pocos trabajos que hayan validado dispositivos en
sistemas intensivos de producción de vacuno de carne (Roda and Castillejos,
2024). Por ello, este estudio tuvo como objetivo validar en terneros de cebo una
báscula de pesaje automático, un comedero automático individualizado y un
dispositivo acelerómetro incorporado a un collar. 115%’> 

Un total de 68
terneros machos cruzados (Black Angus x Frisona), con un peso vivo de 153 ± 29,9
kg y una edad inicial de 130 ± 16,4 días, fueron alojados en 4 corrales (15-19
terneros/corral) durante 260 días de estudio. Cada corral disponía de un
comedero de pienso automático individualizado (bonÀrea Agrupa, Guissona,
Lleida, España), un comedero de paja de 4 bocas y una báscula de pesaje individualizado
automática con un bebedero incorporado (DigitAnimal, Madrid, España). A cada
animal se le colocó en la oreja derecha un crotal electrónico con un
transpondedor RFID (Eartrace,
Dipole, Barcelona, España) y un collar acelerómetro (CowScout Neck, GEA
Farm Technologies, Bönen, Germany). Para realizar la validación, se compararon
los datos registrados electrónicamente para cada una de las tecnologías con las
mediciones observadas directamente y registradas manualmente por los
investigadores. Los resultados se analizaron estadísticamente mediante el coeficiente
de correlación de Pearson (r), el coeficiente de determinación (r²)
y el coeficiente de correlación de concordancia (CCC) del programa estadístico
R (epiR package; R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria).

Las básculas automáticas
registraban diariamente el peso vivo de los animales permitiendo un seguimiento
individual de la evolución del crecimiento. Cada una de ellas estaba equipada
con una antena (RAIN RFID
readers, Impinj, Washington, Estados Unidos) que utilizaba tecnología por
radiofrecuencia para detectar cada visita de un ternero a través del crotal
electrónico. Para validar los datos registrados mediante las básculas
automáticas, a partir del día 147 de estudio, todos los animales se pesaron
cada 14 días mediante una báscula electrónica convencional con visor instalada en una manga de manejo. El valor de r osciló
entre 0,995 y 0,997 (p<0,01) para las 4 básculas y el CCC fue bajo para la
báscula 4 (0,36), moderado para la báscula 1 (0,76) y elevado para la báscula 2
(0,98) y 3 (0,91).

El comedero automático
permitía monitorizar de forma continua e individual la conducta alimentaria y
la ingesta de pienso de cada ternero. Cada unidad estaba compuesta por una
única tolva suspendida sobre una báscula, una antena (ANT800, Promag Europe, Watchfield,
Gran Bretaña) y equipada con protecciones laterales que formaban un túnel. Para
realizar la validación, desde el día 62 de estudio, un único observador
registró cada 14 días las visitas realizadas a dos comederos simultáneamente
durante 120 minutos. En cada visita, se anotó el número de identificación del
ternero, la hora inicial y final de la visita, así como el peso inicial y final
de la tolva mostrado a través de un visor. Se obtuvieron un total 518 registros
a partir de las cuales se calculó el tamaño (g/visita) y la duración de cada comida
(min/visita) para compararlos con los registrados electrónicamente. El r²
medio de los 4 comederos fue 0,87 para el tamaño de las comidas y 0,92 para la
duración. Además, el sistema mostró una alta especificidad (0,98) y
sensibilidad (0,95) para la detección de los animales.

El dispositivo CowScout
Neck clasificaba los comportamientos de alimentación, rumia e inactividad con
una resolución temporal de un minuto. Se seleccionaron 16 terneros (4 por
corral) para registrar los comportamientos cada 14 días durante 6 meses de estudio.
Para realizar la validación, cada día se realizó una observación directa de 60
minutos por corral, dentro de la franja horaria de 12:00 a 17:00. Un único
observador, mediante un etograma (Bikker et al., 2014), registraba cada minuto los
comportamientos de los 4 terneros del mismo corral simultáneamente.
Posteriormente, se calculó el tiempo dedicado a la rumia durante cada
observación (14 períodos/ternero). Estos datos se compararon con las mediciones
registradas por la tecnología durante el mismo período de observación. El valor
de r para la rumia fue de 0,83 a lo largo de todo el estudio (p<0,01). No
obstante, este mejoró cuando los animales superaron los 400 kg de peso vivo (r =
0,99 en el séptimo período). El CCC de la rumia fue elevado (0,96) y el gráfico
de Bland-Altman mostró que no había sesgo entre las mediciones.

Las tres
tecnologías demostraron generar datos fiables y tener un gran potencial para su
aplicación en sistemas de cebo intensivo de terneros. Aun así, es importante
considerar que será fundamental realizar un buen manejo y mantenimiento de
estas tecnologías.