-In this study, the Von Bertalanffy, Richards, Gompertz, Brody, and Logistics non-linear mixed regression models were compared for their ability to estimate the growth curve in commercial laying hens. Data were obtained from 100 Lohmann LSL layers. The animals were identified and then weighed weekly from day 20 after hatch until they were 553 days of age. All the nonlinear models used were transformed into mixed models by the inclusion of random parameters. Accuracy of the models was determined by the Akaike and Bayesian information criteria (AIC and BIC, respectively), and the correlation values. According to AIC, BIC, and correlation values, the best fit for modeling the growth curve of the birds was obtained with Gompertz, followed by Richards, and then by Von Bertalanffy models. The Brody and Logistic models did not fit the data. The Gompertz nonlinear mixed model showed the best goodness of fit for the data set, and is considered the model of choice to describe and predict the growth curve of Lohmann LSL commercial layers at the production system of University of Antioquia.

RESUMEN 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 presicion 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 grafica 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 presento un desempeño superior al MNL.Palabras clave: Crecimiento, modelo no lineal, modelo no lineal mixto, redes neuronales artificiales (Fuente: MeSH). ABSTRACTObjective. 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.

En la literatura científica actual se discute ampliamente acerca de la predicción de propiedades edáficas mediante información espectral. El objetivo de esta revisión fue encontrar algoritmos con el mayor potencial predictivo para las propiedades fisicoquímicas del suelo, basados en información espectral capturada con diferentes instrumentos. Se realizó una revisión sistemática en la cual se encontraron 121 artículos de los cuales se eligieron 19, que cumplieran con un coeficiente de determinación mayor a 0,80 o una raíz del error cuadrado medio cercana a 0. Se determinó que el rango espectral más utilizado corresponde al rango desde 350 hasta 2500 nm; los algoritmos mínimos cuadrados parciales, máquina de soporte vectorial y máquina de soporte vectorial ajustado son adecuadas para predecir pH, materia orgánica y carbono orgánico. Además, la regresión lineal solo es efectiva para predecir el carbonato de calcio, materia orgánica, humedad y contenido de agua mediante bandas individuales.

El objetivo del estudio fue ajustar las curvas de crecimiento de cuatro Urochloas mediante un modelo matemático que permita la comparación entre ellas. Se tuvieron en cuenta las variables de altura (cm), temperatura (°C), precipitación (mm) y edad del pasto (días). El crecimiento de cada especie se analizó en el software estadístico R-Project. Se ajustaron los datos de crecimiento de las especies con el uso del modelo cuadrático yt = β0 +β1 t -β3 t2, con coeficientes de determinación (>0.9) y un valor de p<0.001. Como resultado, Urochloa brizantha cv Piatá presentó un R² = 0.9859 y fue la especie más influenciada positivamente en su crecimiento por el efecto de la edad (días), seguido por U. decumbens, U. mutica y U. brizantha cv Toledo, esta última con el menor ajuste. La precipitación influyó en la tasa de crecimiento de la U. mutica mientras que la temperatura no tuvo influencia en el crecimiento de las especies. Las curvas se ajustaron a modelos cuadráticos, lo que indica que su crecimiento puede compararse y predecirse a lo largo del tiempo, lo que facilita su manejo y óptimo aprovechamiento.

Ammonia concentration (AMC) in poultry facilities varies depending on different environmental conditions and management; however, this is a relatively unexplored subject in Colombia (South America). The objective of this study was to model daily AMC variations in a naturally ventilated caged-egg facility using generalized additive models. Four sensor nodes were used to record AMC, temperature, relative humidity and wind speed on a daily basis, with 10 minute intervals for 12 weeks. The following variables were included in the model: Heat index, Wind, Hour, Location, Height of the sensor to the ground level, and Period of manure accumulation. All effects included in the model were highly significant (p<0.001). The AMC was higher during the night and early morning when the wind was not blowing (0.0 m/s) and the heat index was extreme. The average and maximum AMC were 5.94±3.83 and 31.70 ppm, respectively. Temperatures above 25°C and humidity greater than 80% increased AMC levels. In naturally ventilated caged-egg facilities the daily variations observed in AMC primarily depend on cyclic variations of the environmental conditions and are also affected by litter handling (i.e., removal of the bedding material).

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 ResumenEl 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.Palabras clave: ganado de leche, humedad relativa, pelaje, temperatura.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 AbstractThe 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,

This chapter has been written with the purpose of increasing knowledge regarding the characteristics of soils dedicated to dairy and beef cattle farming in Antioquia, Colombia. Statistical analysis included several generalised additive models, with additive, smoothing, and tensor effects, such as geographic position and chemical parameters. Findings showed most farms belonged to small producers, 86.5% of cattle farms being family owned. Rotational grazing is the predominant system in 93% of farms; 58% of dairy farms and 94% of beef cattle farms do not fertilise their pastures. Results show high variability of soil chemical parameters. There are high levels of iron and low levels of sodium. Macronutrients, such as phosphorus and potassium show high levels in some dairy subregions and medium to low levels in others. Calcium (Ca) and magnesium levels are low for all subregions, excluding “Urabá” and “Occidente.” Most subregions have organic matter (OM) levels below 13%. The distribution of some chemical parameters is related to geographical location, such as pH and Ca, which change according to latitude and longitude. Different correlations were found amongst OM, total nitrogen, Ca, and exchangeable aluminium. Due to the high variability of soil fertility parameters, management programmes should be implemented for each distinctive production system.

La comparación entre la curva de producción real del huevo y la gráfica propuesta por las pautas de gestión, tiene como objetivo la evaluación continua del rendimiento. Los objetivos de este estudio fueron comparar la capacidad de la curva de ajuste de la producción diaria de huevo de Lokjorst (LM), la red neuronal del perceptrón multicapa (MP) y las redes neuronales recurrantes de Jordania y Elman (RNNJ y RNNE, respectivamente) para la predicción del huevo diario producción en gallinas ponedoras comerciales. Los modelos se instalaron utilizando 4650 datos de 12 lotes seleccionados. Los modelos MP y LM dieron un buen ajuste a los datos, con valores de correlación superiores a 0,95 y que representan más del 95% de la variabilidad en la producción diaria de óvulos. Para el pronóstico de producción, MP fue una técnica con una precisión aceptable y menos variación. El modelo MP se recomienda como herramienta de ajuste y previsión de la curva diaria de producción de huevos en gallinas comerciales.