ABSTRACT:In animal farming, an automatic and precise control of environmental conditions needs information from variables derived from the animals themselves, i.e. they act as biosensors. Rectal temperature (RT) and respiratory rate (RR) are good indicators of thermoregulation in pigs. Since there is a growing concern on animal welfare, the search for alternatives to measure RT has become even more necessary. This research aimed to identify the most adequate body surface areas, on nursery-phase pigs, to take temperature measurements that best represent the correlation of RT and RR. The main experiment was carried out in a climate chamber with five 30-day-old littermate female Landrace x Large White piglets. Temperature conditions inside chamber were varied from 14 °C up to 35.5 °C. The measurements were taken each 30 minutes, over six different skin regions, using a temperature data logger Thermochron iButton ® -DS1921G (Tb) and an infrared thermometer (Ti). As shown by the results, the tympanic region is the best one for RT and RR monitoring using an infrared thermometer (TiF). In contrast, when using temperature sensors, the ear (TbE) is preferred to be used for RT predictions and the loin region (TbC) for RR. KEYWORDS RESUMO:O controle automático e preciso do ambiente para animais de produção carece de informações e variáveis originadas dos próprios animais, tendo-os como biossensores. A temperatura retal (TR) e a frequência respiratória (FR) são bons indicadores da termorregulação de suínos. Porém, com a crescente preocupação em relação ao bem-estar animal, torna-se necessária a busca por alternativas à mensuração da TR. Com a presente pesquisa, objetivou-se identificar a região mais adequada para a aferição da temperatura da superfície corporal dos suínos, em fase de creche, e que apresentasse a melhor correlação com a TR e a FR. O experimento principal foi conduzido em câmara climática, com cinco leitões da raça Landrace x Large White, com 30 dias de idade, provenientes de uma mesma ninhada e do mesmo sexo (fêmea). As temperaturas ambientes utilizadas variaram de 14 °C a 35,5 °C. Realizaram-se medidas de temperatura repetidas em intervalos de 30 minutos, em seis diferentes regiões corporais, utilizando-se de dois métodos: via data logger de temperatura Thermochron iButton ® -DS1921G (Tb) e via termômetro de infravermelho (Ti). Por meio dos resultados, foi possível observar que a região timpânica mostrou--se como a melhor opção para acompanhamento tanto da TR quanto da FR via termômetro de infravermelho (TiF), enquanto que ao utilizar sensores de temperatura da superfície corporal, a melhor opção foi a orelha (TbE) para predição de TR, e a região do lombo (TbC) para predição de FR.
AGRADECIMENTOSAgradeço a Deus não apenas por permitir os bons momentos em minha vida, mas por estar comigo sempre, me protegendo e iluminando o meu caminho.A meus pais Nilza e Nelson Mostaço e meu irmão Gabriel, por estarem sempre ao meu lado, em toda minha vida, pelo imenso amor e carinho, pelo incentivo em sempre continuar estudando, os conselhos, e principalmente o essencial apoio em todos os sentidos possíveis. Amo vocês! A minha querida Dênia Borges Attílio, palavras são pouco para traduzir o amor que eu sinto! Agradeço pelo seu amor, carinho e companhia em todos os momentos que vivemos na pós e fora dela, afinal de contas o meu melhor presente na pós-graduação foi ter te conhecido! Esses dois anos e meio que compartilhamos foram, e estão sendo, muito especiais para mim. Desejo que os muitos que vierem sejam sempre muito felizes ao seu lado. Você ajudou muito durante esse trabalho, dando apoio desde os estudos durante as disciplinas, nas partes experimentais e na escrita. Muito Obrigado! Agradeço ainda a receptividade e carinho de seus pais Paulina e João Attílio, seu irmão Allan e a Carla, a amizade e incentivo da Lísia Attílio e Castellane Ferreira, além da estadia que foi de grande auxílio nesta fase de fechamento do trabalho, e é claro o carinho puro e sincero da Anitinha, que apenas as crianças são capazes de proporcionar. Agradeço a Mirtes, grande cooperadora em nossas vidas.As minhas avós que me ensinaram muito do que sou hoje e meus avôs, que moram em meu coração. Tenho certeza de que onde estiverem, estão felizes com esta realização.A minha orientadora Profa. Dra. Késia Oliveira da Silva Miranda por me receber na Esalq/USP de braços abertos, pela orientação e ensinamentos muito valiosos para meu crescimento profissional, pela vontade em sempre me compreender e ajudar. Meu especial obrigado.Ao Prof. Cláudio L. Messias pelos ensinamentos acadêmicos desde a graduação, pelo constante apoio e pelo incentivo em seguir para pós-graduação. Sem a bagagem que você e a Unicamp me proporcionaram, este caminho teria sido muito menos proveitoso.Aos Professores: Jarbas H. Miranda pelo constante apoio, a ajuda e paciência na interpretação dos resultados; Maria Luísa A. Nunes amiga e companheira na pós, grande incentivadora e colaboradora do projeto, desde o início até a qualificação e estou certo que em desdobramentos futuros desse; Giselle B. Moura amiga e companheira na pós, incentivadora e facilitadora na obtenção do material, você foi essencial para que esse projeto tomasse forma, sempre me ajudou mesmo nos momentos mais difíceis, com conselhos e experiência própria; Frederico Vieira pelo acolhimento desde a minha chegada, pela experiência e amizade compartilhada em todo período de Nupea; Tarlei A. Botrel, Sergio N. Duarte, Sérgio O. Moraes e Valdomiro Miyada, pela análise e sugestões no projeto; Sônia M. Piedade, Douglas Salgado e Carlos Tadeu S. Dias pelo auxílio em diferentes fases de planejamento e desenvolvimento de análises estatísticas; Daniella J. de Moura pelas dicas e apoio na divulgação do trabalho;...
The Network Slice Selection Function (NSSF) in heterogeneous technology environments is a complex problem, which still does not have a fully acceptable solution. Thus, the implementation of new network selection strategies represents an important issue in development, mainly due to the growing demand for applications and scenarios involving 5G and future networks. This work presents an integrated solution for the NSSF problem, called the Network Slice Selection Function Decision-Aid Framework (NSSF DAF), which consists of a distributed solution in which a part is executed on the user’s equipment (for example, smartphones, Unmanned Aerial Vehicles, IoT brokers) functioning as a transparent service, and another at the Edge of the operator or service provider. It requires a low consumption of computing resources from mobile devices and offers complete independence from the network operator. For this purpose, protocols and software tools are used to classify slices, employing the following four multicriteria methods to aid decision making: VIKOR (Visekriterijumska Optimizacija i Kompromisno Resenje), COPRAS (Complex Proportional Assessment), TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) and Promethee II (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations). The general objective is to verify the similarity among these methods and applications to the slice classification and selection process, considering a specific scenario in the framework. It also uses machine learning through the K-means clustering algorithm, adopting a hybrid solution in the implementation and operation of the NSSF service in multi-domain slicing environments of heterogeneous mobile networks. Testbeds were conducted to validate the proposed framework, mapping the adequate quality of service requirements. The results indicate a real possibility of offering a complete solution to the NSSF problem that can be implemented in Edge, in Core, or even in the 5G Radio Base Station itself, without the incremental computational cost of the end user’s equipment, allowing for an adequate quality of experience.
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