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Gestão extensiva de animais com colares de localização
No full textinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio
Conectados al ganado: revolucionando la gestión en extensivo con collares de geolocalización
No full textinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Validació de collars de monitoratge en ramaderia extensiva de muntanya
Get PDFL'agricultura de precisió (Smart farming) amb l'ajuda de la internet de les coses (LoT) cada vegada guanya més força en un context on es vol millorar la rendibilitat i eficiència d'un sector cada cop més abandonat a causa del sacrifici i duresa de la feina. Concretament en la ramaderia extensiva, s'està començant a utilitzar noves tecnologies com els collars de monitoratge i localització dels ramats, que permeten optimitzar el maneig dels animals tenint un millor control, actuant quan és necessari, trobar-los fàcilment i d'aquesta manera garantir la seva salut i benestar. Tanmateix, l'aplicació d'aquestes tecnologies dedicades a monitorar el bestiar segueix en etapa de recerca, ja que les condicions d'extensiu, especialment en zones d'alta muntanya, tenen les seves limitacions i dificultats. El present estudi vol avaluar la fiabilitat d'un dispositiu de monitoratge que consisteix en un collar amb acceleròmetre capaç de predir 5 comportaments diferents: descansar, pasturar, caminar, remugar i jugar, a temps real i a la vegada amb capacitat de compartir la geolocalització de l'animal en tot moment a través d'una aplicació mòbil. Per validar la detecció apropiada dels collars de monitoratge d'aquests 5 comportaments es varen realitzen mostrejos focal sampling de 10 minuts a 15 vaques amb els collars de monitoratge en 5 dies diferents. Els comportaments observats van ser comparats amb els comportaments detectats pels collars validant la seva concordança amb diferents mètodes: Matriu de confusió binomial utilitzant el test de Kappa de Cohen, matriu de confusió multinomial i l'anàlisi de regressió lineal. A més també es van observar l'eficiència dels collars durant la temporada de pastura i l'efecte de portar-los ben col·locats o la presència d'esquella. Els collars van mostrar poca fiabilitat en la detecció de comportaments quan els resultats van ser contrastats amb el test Kappa, donant valors baixos en la detecció de comportaments en general (20,30%) i per a cada comportament (descansar: 5,7%, pasturar: 31,4, caminar: 16,5%, remugar: 37,4% i jugar: 7,8%). En la matriu multinomial els comportaments de caminar, remugar i pasturar van ser els que van tenir una major coincidència (33,8%, 71,1% i 60,9%, respectivament). El comportament jugar va presentar certes confusions amb la resta de comportaments, ja que era el més generalista en termes de detecció per l'acceleròmetre. Finalment, en l'anàlisi de la regressió lineal només el comportament de pasturar va mostrar una correlació significativa malgrat que baixa de R2=0,50. En conclusió, els collars van demostrar una bona emissivitat amb una mitjana de 204 senyals al dia, però la detecció dels comportaments continua sent poc precisa comparant amb diferents mètodes. Per tant, a aquests collars encara els hi queda certa millora per predir amb precisió el comportament dels animals, sobretot en zones de règim extensiu d'alta muntanya.La agricultura de precisión (Smart farming) con la ayuda del internet de las cosas (LoT) cada vez gana más fuerza en un contexto donde se quiere mejorar la rentabilidad y eficiencia de un sector cada vez más abandonado a causa del sacrificio y dureza del trabajo. Concretamente en la ganadería extensiva, se está empezando a utilizar nuevas tecnologías como los collares de monitorización y localización de las manadas, que permiten optimizar el manejo de los animales teniendo un mejor control, actuando cuando es necesario, encontrarlos fácilmente y de este modo garantizar su salud y bienestar. Aun así, la aplicación de estas tecnologías dedicadas a monitorizar el ganado sigue en etapa de investigación, puesto que las condiciones de extensivo, especialmente en zonas de alta montaña, tienen sus limitaciones y dificultades. El presente estudio quiere evaluar la fiabilidad de un dispositivo de monitorización que consiste en un collar con acelerómetro capaz de predecir 5 comportamientos diferentes: descansar, pacer, andar, mascullar y jugar, a tiempo real y a la vegada con capacidad de compartir la geolocalización del animal en todo momento a través de una aplicación móvil. Para validar la detección apropiada de los collares de monitorización de estos 5 comportamientos se van realizan muestreos focal sampling de 10 minutos a 15 vacas con los collares de monitorización en 5 días diferentes. Los comportamientos observados fueron comparados con los comportamientos detectados por los collares validando su concordancia con diferentes métodos: Matriz de confusión binomial utilizando la maceta de Kappa de Cohen, matriz de confusión multinomial y el análisis de regresión lineal. Además también se observaron la eficiencia de los collares durante la temporada de pasto y el efecto de llevarlos muy colocados o la presencia de esquella. Los collares mostraron poca fiabilidad en la detección de comportamientos cuando los resultados fueron contrastados con la maceta Kappa, dando valores bajos en la detección de comportamientos en general (20,30%) y para cada comportamiento (descansar: 5,7%, pacer: 31,4, andar: 16,5%, mascullar: 37,4% y jugar: 7,8%). En la matriz *multinomial los comportamientos de andar, mascullar y pacer fueron los que tuvieron una mayor coincidencia (33,8%, 71,1% y 60,9%, respectivamente). El comportamiento jugar presentó ciertas confusiones con el resto de comportamientos, puesto que era lo más generalista en términos de detección por el acelerómetro. Finalmente, en el análisis de la regresión lineal solo el comportamiento de pacer mostró una correlación significativa a pesar de que baja de R2=0,50. En conclusión, los collares demostraron una buena emisividad con una media de 204 señales en el día, pero la detección de los comportamientos continúa siendo poco precisa comparando con diferentes métodos. Por lo tanto, a estos collares todavía se los queda cierta mejora para predecir con precisión el comportamiento de los animales, sobre todo en zonas de régimen extensivo de alta montaña.La agricultura de precisión (Smart farming) con la ayuda del internet de las cosas (LoT) cada vez gana más fuerza en un contexto donde se quiere mejorar la rentabilidad y eficiencia de un sector cada vez más abandonado a causa del sacrificio y dureza del trabajo. Concretamente en la ganadería extensiva, se está empezando a utilizar nuevas tecnologías como los collares de monitorización y localización de las manadas, que permiten optimizar el manejo de los animales teniendo un mejor control, actuando cuando es necesario, encontrarlos fácilmente y de este modo garantizar su salud y bienestar. Aun así, la aplicación de estas tecnologías dedicadas a monitorizar el ganado sigue en etapa de investigación, puesto que las condiciones de extensivo, especialmente en zonas de alta montaña, tienen sus limitaciones y dificultades. El presente estudio quiere evaluar la fiabilidad de un dispositivo de monitorización que consiste en un collar con acelerómetro capaz de predecir 5 comportamientos diferentes: descansar, pacer, andar, mascullar y jugar, a tiempo real y a la vegada con capacidad de compartir la geolocalización del animal en todo momento a través de una aplicación móvil. Para validar la detección apropiada de los collares de monitorización de estos 5 comportamientos se van realizan muestreos focal sampling de 10 minutos a 15 vacas con los collares de monitorización en 5 días diferentes. Los comportamientos observados fueron comparados con los comportamientos detectados por los collares validando su concordancia con diferentes métodos: Matriz de confusión binomial utilizando la maceta de Kappa de Cohen, matriz de confusión multinomial y el análisis de regresión lineal. Además también se observaron la eficiencia de los collares durante la temporada de pasto y el efecto de llevarlos muy colocados o la presencia de esquella. Los collares mostraron poca fiabilidad en la detección de comportamientos cuando los resultados fueron contrastados con la maceta Kappa, dando valores bajos en la detección de comportamientos en general (20,30%) y para cada comportamiento (descansar: 5,7%, pacer: 31,4, andar: 16,5%, mascullar: 37,4% y jugar: 7,8%). En la matriz *multinomial los comportamientos de andar, mascullar y pacer fueron los que tuvieron una mayor coincidencia (33,8%, 71,1% y 60,9%, respectivamente). El comportamiento jugar presentó ciertas confusiones con el resto de comportamientos, puesto que era lo más generalista en términos de detección por el acelerómetro. Finalmente, en el análisis de la regresión lineal solo el comportamiento de pacer mostró una correlación significativa a pesar de que baja de R2=0,50. En conclusión, los collares demostraron una buena emisividad con una media de 204 señales en el día, pero la detección de los comportamientos continúa siendo poco precisa comparando con diferentes métodos. Por lo tanto, a estos collares todavía se los queda cierta mejora para predecir con precisión el comportamiento de los animales, sobre todo en zonas de régimen extensivo de alta montaña.Objectius de Desenvolupament Sostenible::15 - Vida d'Ecosistemes Terrestre
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Validació de collars de monitoratge en ramaderia extensiva de muntanya
Get PDFL'agricultura de precisió (Smart farming) amb l'ajuda de la internet de les coses (LoT) cada vegada guanya més força en un context on es vol millorar la rendibilitat i eficiència d'un sector cada cop més abandonat a causa del sacrifici i duresa de la feina. Concretament en la ramaderia extensiva, s'està començant a utilitzar noves tecnologies com els collars de monitoratge i localització dels ramats, que permeten optimitzar el maneig dels animals tenint un millor control, actuant quan és necessari, trobar-los fàcilment i d'aquesta manera garantir la seva salut i benestar. Tanmateix, l'aplicació d'aquestes tecnologies dedicades a monitorar el bestiar segueix en etapa de recerca, ja que les condicions d'extensiu, especialment en zones d'alta muntanya, tenen les seves limitacions i dificultats. El present estudi vol avaluar la fiabilitat d'un dispositiu de monitoratge que consisteix en un collar amb acceleròmetre capaç de predir 5 comportaments diferents: descansar, pasturar, caminar, remugar i jugar, a temps real i a la vegada amb capacitat de compartir la geolocalització de l'animal en tot moment a través d'una aplicació mòbil. Per validar la detecció apropiada dels collars de monitoratge d'aquests 5 comportaments es varen realitzen mostrejos focal sampling de 10 minuts a 15 vaques amb els collars de monitoratge en 5 dies diferents. Els comportaments observats van ser comparats amb els comportaments detectats pels collars validant la seva concordança amb diferents mètodes: Matriu de confusió binomial utilitzant el test de Kappa de Cohen, matriu de confusió multinomial i l'anàlisi de regressió lineal. A més també es van observar l'eficiència dels collars durant la temporada de pastura i l'efecte de portar-los ben col·locats o la presència d'esquella. Els collars van mostrar poca fiabilitat en la detecció de comportaments quan els resultats van ser contrastats amb el test Kappa, donant valors baixos en la detecció de comportaments en general (20,30%) i per a cada comportament (descansar: 5,7%, pasturar: 31,4, caminar: 16,5%, remugar: 37,4% i jugar: 7,8%). En la matriu multinomial els comportaments de caminar, remugar i pasturar van ser els que van tenir una major coincidència (33,8%, 71,1% i 60,9%, respectivament). El comportament jugar va presentar certes confusions amb la resta de comportaments, ja que era el més generalista en termes de detecció per l'acceleròmetre. Finalment, en l'anàlisi de la regressió lineal només el comportament de pasturar va mostrar una correlació significativa malgrat que baixa de R2=0,50. En conclusió, els collars van demostrar una bona emissivitat amb una mitjana de 204 senyals al dia, però la detecció dels comportaments continua sent poc precisa comparant amb diferents mètodes. Per tant, a aquests collars encara els hi queda certa millora per predir amb precisió el comportament dels animals, sobretot en zones de règim extensiu d'alta muntanya.La agricultura de precisión (Smart farming) con la ayuda del internet de las cosas (LoT) cada vez gana más fuerza en un contexto donde se quiere mejorar la rentabilidad y eficiencia de un sector cada vez más abandonado a causa del sacrificio y dureza del trabajo. Concretamente en la ganadería extensiva, se está empezando a utilizar nuevas tecnologías como los collares de monitorización y localización de las manadas, que permiten optimizar el manejo de los animales teniendo un mejor control, actuando cuando es necesario, encontrarlos fácilmente y de este modo garantizar su salud y bienestar. Aun así, la aplicación de estas tecnologías dedicadas a monitorizar el ganado sigue en etapa de investigación, puesto que las condiciones de extensivo, especialmente en zonas de alta montaña, tienen sus limitaciones y dificultades. El presente estudio quiere evaluar la fiabilidad de un dispositivo de monitorización que consiste en un collar con acelerómetro capaz de predecir 5 comportamientos diferentes: descansar, pacer, andar, mascullar y jugar, a tiempo real y a la vegada con capacidad de compartir la geolocalización del animal en todo momento a través de una aplicación móvil. Para validar la detección apropiada de los collares de monitorización de estos 5 comportamientos se van realizan muestreos focal sampling de 10 minutos a 15 vacas con los collares de monitorización en 5 días diferentes. Los comportamientos observados fueron comparados con los comportamientos detectados por los collares validando su concordancia con diferentes métodos: Matriz de confusión binomial utilizando la maceta de Kappa de Cohen, matriz de confusión multinomial y el análisis de regresión lineal. Además también se observaron la eficiencia de los collares durante la temporada de pasto y el efecto de llevarlos muy colocados o la presencia de esquella. Los collares mostraron poca fiabilidad en la detección de comportamientos cuando los resultados fueron contrastados con la maceta Kappa, dando valores bajos en la detección de comportamientos en general (20,30%) y para cada comportamiento (descansar: 5,7%, pacer: 31,4, andar: 16,5%, mascullar: 37,4% y jugar: 7,8%). En la matriz *multinomial los comportamientos de andar, mascullar y pacer fueron los que tuvieron una mayor coincidencia (33,8%, 71,1% y 60,9%, respectivamente). El comportamiento jugar presentó ciertas confusiones con el resto de comportamientos, puesto que era lo más generalista en términos de detección por el acelerómetro. Finalmente, en el análisis de la regresión lineal solo el comportamiento de pacer mostró una correlación significativa a pesar de que baja de R2=0,50. En conclusión, los collares demostraron una buena emisividad con una media de 204 señales en el día, pero la detección de los comportamientos continúa siendo poco precisa comparando con diferentes métodos. Por lo tanto, a estos collares todavía se los queda cierta mejora para predecir con precisión el comportamiento de los animales, sobre todo en zonas de régimen extensivo de alta montaña.La agricultura de precisión (Smart farming) con la ayuda del internet de las cosas (LoT) cada vez gana más fuerza en un contexto donde se quiere mejorar la rentabilidad y eficiencia de un sector cada vez más abandonado a causa del sacrificio y dureza del trabajo. Concretamente en la ganadería extensiva, se está empezando a utilizar nuevas tecnologías como los collares de monitorización y localización de las manadas, que permiten optimizar el manejo de los animales teniendo un mejor control, actuando cuando es necesario, encontrarlos fácilmente y de este modo garantizar su salud y bienestar. Aun así, la aplicación de estas tecnologías dedicadas a monitorizar el ganado sigue en etapa de investigación, puesto que las condiciones de extensivo, especialmente en zonas de alta montaña, tienen sus limitaciones y dificultades. El presente estudio quiere evaluar la fiabilidad de un dispositivo de monitorización que consiste en un collar con acelerómetro capaz de predecir 5 comportamientos diferentes: descansar, pacer, andar, mascullar y jugar, a tiempo real y a la vegada con capacidad de compartir la geolocalización del animal en todo momento a través de una aplicación móvil. Para validar la detección apropiada de los collares de monitorización de estos 5 comportamientos se van realizan muestreos focal sampling de 10 minutos a 15 vacas con los collares de monitorización en 5 días diferentes. Los comportamientos observados fueron comparados con los comportamientos detectados por los collares validando su concordancia con diferentes métodos: Matriz de confusión binomial utilizando la maceta de Kappa de Cohen, matriz de confusión multinomial y el análisis de regresión lineal. Además también se observaron la eficiencia de los collares durante la temporada de pasto y el efecto de llevarlos muy colocados o la presencia de esquella. Los collares mostraron poca fiabilidad en la detección de comportamientos cuando los resultados fueron contrastados con la maceta Kappa, dando valores bajos en la detección de comportamientos en general (20,30%) y para cada comportamiento (descansar: 5,7%, pacer: 31,4, andar: 16,5%, mascullar: 37,4% y jugar: 7,8%). En la matriz *multinomial los comportamientos de andar, mascullar y pacer fueron los que tuvieron una mayor coincidencia (33,8%, 71,1% y 60,9%, respectivamente). El comportamiento jugar presentó ciertas confusiones con el resto de comportamientos, puesto que era lo más generalista en términos de detección por el acelerómetro. Finalmente, en el análisis de la regresión lineal solo el comportamiento de pacer mostró una correlación significativa a pesar de que baja de R2=0,50. En conclusión, los collares demostraron una buena emisividad con una media de 204 señales en el día, pero la detección de los comportamientos continúa siendo poco precisa comparando con diferentes métodos. Por lo tanto, a estos collares todavía se los queda cierta mejora para predecir con precisión el comportamiento de los animales, sobre todo en zonas de régimen extensivo de alta montaña.Objectius de Desenvolupament Sostenible::15 - Vida d'Ecosistemes Terrestre
Determining calf traceability and cow–calf relationships in extensive farming using geolocation collars and BLE ear tags
Get PDFExtensive farming is often considered very beneficial to animals for its potential to enhance animal welfare, providing animals with free-range access to their natural environment where they can engage in innate behaviors like grazing and exploration. However, despite these benefits, extensive production still faces welfare and health challenges due to unpredictable weather conditions and limited supervision by stockholders. Moreover, increasing consumer demand for information regarding food quality, safety, and production conditions poses a challenge for extensive farming, where animals are less controlled. Precision livestock farming (PLF) emerges as a possible solution by enabling the continuous real-time monitoring of the health, welfare, and behavior of animals. A novel approach combining geolocation collars for cows and Bluetooth low energy (BLE) ear tags for calves appears promising to enhance traceability and monitoring in extensive farming. Nevertheless, challenges persist, including limitations in the data transmission capacity and associated costs. This study evaluated the effectiveness of combining geolocation collars and BLE ear tags for monitoring calf traceability and cow–calf relationships across three scenarios: 1) Equilibrated: same collar/ear tag ratio; good coverage; 2) intermediate: more collars than ear tags; fair coverage; 3) worst: more ear tags than collars; lousy coverage. Our results indicate that the equilibrated scenario (ES) with an equal number of geolocation collars and BLE ear tags, was the best scenario, demonstrating the highest fix rate (22%) and the longest mean consecutive days of detecting the same ear tag (22.30 days), followed by the intermediate scenario (IS) and the worst scenario. In all scenarios, there was a mean period of 14–15 d without detecting a calf. However, this shortcoming can be overcome as calves usually graze alongside their mothers, ensuring comprehensive traceability in farm breeding. Additionally, by comparing differences in the number of ear tags received from offspring compared to other calves, the BLE ear tags successfully associated every mother with their calf in the ES and IS. Finally, this valuable information, would enable the development of a traceability system that ensures transparency and reliability throughout the supply chain and could allow consumers to access to product information related to animal welfare.The author(s) declare financial support was received for the research, authorship, and/or publication of this article. This project was funded by the “Ministerio de Ciencia e Innovación” of Spain, under the program for Ecological and Digital Transformation within the Spanish Plan for Transformation and Resilience and using Next Generation Funds of the EU (TED2021-129315B-C21). The first author of this paper has a PhD grant from the “Ministerio de Ciencia e Innovación”.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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