O objetivo geral desta pesquisa consiste na avaliação de diferentes sistemas de alojamento para matrizes gestantes, visando caracterizar aspectos quantitativos e qualitativos do ambiente e as variáveis que influenciam o sistema de produção, determinando as condições favoráveis ao melhor desempenho animal, baseada nas respostas ao ambiente de criação. O experimento foi realizado no período compreendido entre 04/01 e 11/03/2005, em uma propriedade de produção industrial de suínos, localizada no município de Elias Fausto, estado de São Paulo. A pesquisa foi desenvolvida no setor de gestação, com 24 matrizes primíparas, 12 fêmeas alojadas em baias individuais (T1) e 12 animais em baias coletivas (T2) e posteriormente na maternidade, onde foram quantificados os índices de produção dos leitões provenientes do estudo. O trabalho foi dividido basicamente em três etapas, em função da forma de avaliação dos dados: análise bioclimática; análise dos sistemas de produção; avaliação de sistemas inteligentes disponíveis, lógica fuzzy e redes neurais artificiais (RNAs) para o estudo de padrões de conforto térmico ambiental e predição dos índices zootécnicos, peso no nascimento e número de leitões mumificados, com base nos dados de temperatura ambiente e taxa respiratória das matrizes. A avaliação bioclimática foi realizada por meio do registro das variáveis meteorológicas (temperatura ambiente, umidade do ar, temperatura de globo negro e velocidade do vento) e ambientais (concentração de gases), na sala de gestação e no ambiente externo, possibilitando a caracterização da eficiência térmica, pelos índices de temperatura de globo e umidade (ITGU) e entalpia específica (h) e da condição de salubridade da instalação. A análise do sistema de produção teve, como variáveis respostas aos tratamentos avaliados, as relações comportamentais, os parâmetros fisiológicos e os índices zootécnicos. O delineamento experimental foi em blocos casualizados, com dois tratamentos e 67 blocos, e as médias, comparadas pelo teste de Tukey. As variáveis meteorológicas e ambientais apontam o sistema de confinamento em baias coletivas como aquele que permitu melhor condicionamento térmico natural às matrizes em gestação. Com relação à concentração de gases, os teores médios não superaram as concentrações consideradas críticas para as matrizes. Os parâmetros fisiológicos e os índices zootécnicos apresentaram valores mais adequados para o T2, assim como seu reflexo no desempenho da parição dos leitões. A avaliação comportamental, realizada pelo monitoramento por meio do registro de imagens de vídeo, apontou menor incidência de comportamentos resultantes do estresse ambiental, estereotipias e interações agressivas referentes ao estabelecimento de uma organização social no T2 comparativamente ao T1. O uso da teoria dos conjuntos fuzzy permitiu que se fizesse uma alusão entre os dados resultantes do trabalho experimental com os estabelecidos pela literatura, por intermédio de uma base de regras estabelecidas, para a determinação do conforto ambiental aplicado a matrizes na fase de gestação. O sucesso das redes neurais esteve diretamente relacionado com a sua alta versatilidade, permitindo as aproximações propostas neste trabalho para a predição dos índices zootécnicos. / This study evaluated different housing systems for pregnant sows aiming to describe quantitative and qualitative aspects of environment, as well as variables that have effect on production system. The optimal conditions for animal performance improvement have been determined analyzing behavioral data took in breeding environment. Trial was carried out from january 4th to march 11th 2005 in a farm specialized in industrial production of pork, located in Elias Fausto City, São Paulo State. In gestation facility 24 gilts were allocated:12 in individual stalls (T1) and 12 in group housing (T2). Further, in farrowing housing, piglets were evaluated in relation to their production variables. Basicaly, this study was divided in three steps in function of the way chose for data analysis: bioclimatic analysis; analysis of the production systems; evaluation of the available intelligent systems: fuzzy logic and artificial neural nets (ANNs) for studing environmental thermal confort patterns and prediction of produtive indexes, birth weights and number of mummifed piglets, based on data of environmental temperature and sow respiratory rates. Bioclimatic evaluation was realized by registering metheorological variables (environmental temperature, air humidity, dark globe temperature and wind velocity) and environmental variables (concentration of gases) inside of parturition room and in external environment, which permitted to characterize thermal efficiency by indexes of globe temperature and humidity (IGTH) and specific enthalpy (h) and salubrious condition of facility. The analysis of production system had as variables the answers to treatments, the behavioral relationships, physiological parameters and productive indexes. Experimental design was randomized blocks with two treatments and 67 blocks. Means were compared by Tukey test. Metheorological and environmental variables indicated the confinement system in group-houses as that permitted the better natural thermal monitoring for pregnant gilts. In relation to concentration of gases, mean levels did not exceed the concentrations considered limitating for sows. Physiological parameters and productive indexes were more adequate in T2, which reflected in performance during parturition. Behavior evaluation, realized by image monitoring using video cameras, showed lower incidence of behaviors related to environmental stress, stereotypies and agressive interactions caused by social organization establishment within group-housing system. The fuzzy set theory permitted to compare experimental data with those reported in cientific papers through rules created for proportionating well-fare of sows during gestation period. The success of neural nets was directly related to it high versatility, wich allowed aproximating productive indexes for predictions proposed in this work.

O objetivo geral desta pesquisa consiste na avaliação de diferentes sistemas de alojamento para matrizes gestantes, visando caracterizar aspectos quantitativos e qualitativos do ambiente e as variáveis que influenciam o sistema de produção, determinando as condições favoráveis ao melhor desempenho animal, baseada nas respostas ao ambiente de criação. O experimento foi realizado no período compreendido entre 04/01 e 11/03/2005, em uma propriedade de produção industrial de suínos, localizada no município de Elias Fausto, estado de São Paulo. A pesquisa foi desenvolvida no setor de gestação, com 24 matrizes primíparas, 12 fêmeas alojadas em baias individuais (T1) e 12 animais em baias coletivas (T2) e posteriormente na maternidade, onde foram quantificados os índices de produção dos leitões provenientes do estudo. O trabalho foi dividido basicamente em três etapas, em função da forma de avaliação dos dados: análise bioclimática; análise dos sistemas de produção; avaliação de sistemas inteligentes disponíveis, lógica fuzzy e redes neurais artificiais (RNAs) para o estudo de padrões de conforto térmico ambiental e predição dos índices zootécnicos, peso no nascimento e número de leitões mumificados, com base nos dados de temperatura ambiente e taxa respiratória das matrizes. A avaliação bioclimática foi realizada por meio do registro das variáveis meteorológicas (temperatura ambiente, umidade do ar, temperatura de globo negro e velocidade do vento) e ambientais (concentração de gases), na sala de gestação e no ambiente externo, possibilitando a caracterização da eficiência térmica, pelos índices de temperatura de globo e umidade (ITGU) e entalpia específica (h) e da condição de salubridade da instalação. A análise do sistema de produção teve, como variáveis respostas aos tratamentos avaliados, as relações comportamentais, os parâmetros fisiológicos e os índices zootécnicos. O delineamento experimental foi em blocos casualizados, com dois tratamentos e 67 blocos, e as médias, comparadas pelo teste de Tukey. As variáveis meteorológicas e ambientais apontam o sistema de confinamento em baias coletivas como aquele que permitu melhor condicionamento térmico natural às matrizes em gestação. Com relação à concentração de gases, os teores médios não superaram as concentrações consideradas críticas para as matrizes. Os parâmetros fisiológicos e os índices zootécnicos apresentaram valores mais adequados para o T2, assim como seu reflexo no desempenho da parição dos leitões. A avaliação comportamental, realizada pelo monitoramento por meio do registro de imagens de vídeo, apontou menor incidência de comportamentos resultantes do estresse ambiental, estereotipias e interações agressivas referentes ao estabelecimento de uma organização social no T2 comparativamente ao T1. O uso da teoria dos conjuntos fuzzy permitiu que se fizesse uma alusão entre os dados resultantes do trabalho experimental com os estabelecidos pela literatura, por intermédio de uma base de regras estabelecidas, para a determinação do conforto ambiental aplicado a matrizes na fase de gestação. O sucesso das redes neurais esteve diretamente relacionado com a sua alta versatilidade, permitindo as aproximações propostas neste trabalho para a predição dos índices zootécnicos. / This study evaluated different housing systems for pregnant sows aiming to describe quantitative and qualitative aspects of environment, as well as variables that have effect on production system. The optimal conditions for animal performance improvement have been determined analyzing behavioral data took in breeding environment. Trial was carried out from january 4th to march 11th 2005 in a farm specialized in industrial production of pork, located in Elias Fausto City, São Paulo State. In gestation facility 24 gilts were allocated:12 in individual stalls (T1) and 12 in group housing (T2). Further, in farrowing housing, piglets were evaluated in relation to their production variables. Basicaly, this study was divided in three steps in function of the way chose for data analysis: bioclimatic analysis; analysis of the production systems; evaluation of the available intelligent systems: fuzzy logic and artificial neural nets (ANNs) for studing environmental thermal confort patterns and prediction of produtive indexes, birth weights and number of mummifed piglets, based on data of environmental temperature and sow respiratory rates. Bioclimatic evaluation was realized by registering metheorological variables (environmental temperature, air humidity, dark globe temperature and wind velocity) and environmental variables (concentration of gases) inside of parturition room and in external environment, which permitted to characterize thermal efficiency by indexes of globe temperature and humidity (IGTH) and specific enthalpy (h) and salubrious condition of facility. The analysis of production system had as variables the answers to treatments, the behavioral relationships, physiological parameters and productive indexes. Experimental design was randomized blocks with two treatments and 67 blocks. Means were compared by Tukey test. Metheorological and environmental variables indicated the confinement system in group-houses as that permitted the better natural thermal monitoring for pregnant gilts. In relation to concentration of gases, mean levels did not exceed the concentrations considered limitating for sows. Physiological parameters and productive indexes were more adequate in T2, which reflected in performance during parturition. Behavior evaluation, realized by image monitoring using video cameras, showed lower incidence of behaviors related to environmental stress, stereotypies and agressive interactions caused by social organization establishment within group-housing system. The fuzzy set theory permitted to compare experimental data with those reported in cientific papers through rules created for proportionating well-fare of sows during gestation period. The success of neural nets was directly related to it high versatility, wich allowed aproximating productive indexes for predictions proposed in this work.

As pesquisas sobre comportamento animal possuem como objetivo identificar e quantificar sinais de sofrimento a fim de eliminar os problemas obedecendo às normas de bem-estar. As alterações destes comportamentos mostram as necessidades ambientais para sua sobrevivência. Em certos casos, apenas as mudanças comportamentais podem evidenciar uma situação de estresse. Quando há mudanças na temperatura do ambiente, os animais apresentam várias respostas para manter a temperatura do corpo, começando com a conservação máxima de energia como a inatividade. Duas das mais efetivas características do comportamento termorregulatório incluem seleção de ambiente e ajuste de postura. Técnicas de processamento e análise de imagens podem vir a colaborar com a busca de informações contidas em imagens de animais confinados. Métodos invasivos de quantificação de comportamento mostram que há interferência do experimentador nas reações dos animais, comprometendo os resultados da pesquisa. Este trabalho visou obter, através da Visão Computacional, informações quanto à distribuição espacial de aves poedeiras frente a situações de conforto e estresse térmicos. Foram analisadas seqüências de imagens em ambiente MATLAB 7.0 ® de dois grupos de 5 aves (Hy-line W36) com 21 semanas de idade em condições de conforto térmico (T= 26°C ± 2°C e UR= 60% ± 2%) e 5 aves em condições de estresse térmico (T= 35°C ± 2°C e UR= 70% ± 2%) controladas em câmara climática. As aves foram demarcadas com tintas não tóxicas na região dorsal. Através de técnicas de clusterização de cores e localização do centro geométrico das aves, foi possível analisar a freqüência destas nas regiões de ninho, comedouro, bebedouro, área livre e \"bebedouro + comedouro\", e através do uso de redes Neurais Artificiais, foi possível obter padrões de formas do corpo das aves e relacioná-los a alguns comportamentos. A distribuição espacial é um forte indício das necessidades do animal em diferentes condições evidenciando que a freqüência em algumas regiões pode ser um indicativo de desconforto. A técnica de processamento e análise de imagens mostra-se como um método confiável e livre de subjetividade ou influência da fadiga humana no auxilio da classificação da dinâmica dos animais confinados. Trata-se de uma forma eficiente de analisar imagens de forma rápida para se ter conhecimento da dinâmica dos animais confinados ao longo do tempo. A necessidade do animal é demonstrada através de freqüências em determinadas regiões de interesse para seu bem-estar. / The animal behavior researches have as objective identify and quantify suffering signals in order to eliminate the problems obeying the welfare norms. The alterations of these behaviors show the ambient necessities for the animals\' survivals. In certain cases, only the abnormal behaviors can evidence a situation of stress. When the environment temperature changes, the animals present some answers to keep the body\'s temperature constant, starting with the maximum conservation of energy as the inactivity. Two of the most effective characteristics of the thermoregulatory behavior includes environment selection and position adjustment. Image processing and analysis techniques can collaborate with the research of information contained in images of confined animals. Invasive methods of quantification of the behavior show that there is interference of the experimenter on the animal reactions compromising the research results. This work aimed to know, through the Computer Vision, information about the laying hens\' spatial distribution at the thermal comfort and stress situations. Image sequences of two groups of 5 birds (hy-line W36) aging 21 weeks in conditions of thermal comfort (T= 26°C ± 2°C and UR= 60% ± 2%) and 5 birds in conditions had been analyzed of stress thermal (T= 35°C ± 2°C and UR= 70% ± 2%) and controlled in climatic chamber. The birds had been demarcated with not toxic inks in the dorsal region. Through colors clusters techniques in MATLAB 7.0 ® and the localization of the geometric center of the birds, it was possible to analyze the frequency of these birds in the nest regions, feed through, water through, free area and \"water through + feed through\", and through of Artificial Neural Network was possible to have standards shapes of bodies birds and to refers to some behaviors. The spatial distribution is an important indicative fort of the animal necessities in different conditions evidencing that the frequency in some regions can be a discomfort indicative. The processing technique and analysis of the images reveals as a trustworthy method and free of subjectivity or of the fatigue human`s influence in support of the dynamics classification of the confined animals. It is about one of the efficient form to analyze the images to have a better understanding of the dynamics of the confined animals` dynamics throughout time. The necessity of the animal is demonstrated through frequencies in determined regions of interest for its welfare condition.

Diversos delineamentos experimentais que são aplicados correntemente tomam como base experimentos agronômicos. Esses dados experimentais são, geralmente, analisados usando-se modelos que consideram uma variância residual constante (ou homogênea), como pressuposto inicial. Entretanto, esta pressuposição mostra-se relativamente forte quando se está diante de situações para as quais fatores ambientais ou externos exercem considerável influência nas medidas experimentais. Neste trabalho, são estudados modelos para a média e a variância, simultaneamente, com a variância estruturada de duas formas: (i) por meio de um preditor linear, que permite incorporar variáveis externas e fatores de ruído e (ii) por meio de efeitos aleatórios, que permitem acomodar tanto o efeito longitudinal quanto o efeito de superdispersão, no caso de medidas binárias repetidas no tempo. A classe de modelos lineares generalizados duplos (MLGD) foi aplicada a um estudo observacional que consistiu em medir a mortalidade de frangos de corte no fim da condição de espera pré-abate. Nesse problema, é forte a evidência de que alguns fatores influenciam a variabilidade, e consequentemente, diminuem a precisão das análises inferenciais. Outro problema agronômico relevante, associado à horticultura, são os experimentos de cultura de tecidos vegetais, em que o número de explantes que regeneram são contados. Como esse tipo de experimento apresenta um grande número de parâmetros a serem estimados, comparado ao tamanho da amostra, os modelos existente podem gerar estimativas questionáveis ou até levar a conclusões erroneas, uma vez esse que são baseados em grandes amostras para se fazer inferência estatística. Foi proposto um modelo linear generalizados duplo, para os dados de proporções, de uma perspectiva Bayesiana, visando a análise estatística sob pequenas amostras e a incorporação do conhecimento especialista no processo de estimação dos parâmetros. Um problema clínico, que envolve dados binários medidos repetidamente no tempo é apresentado e são propostos dois modelos que acomodam o efeito da superdispersão e a dependência longitudinal das medidas, utilizandos-se efeitos aleatórios. Foram obtidos resultados satisfatórios nos três problemas estudados. Os MLGD permitiram identificar os fatores associados à mortalidade das aves de corte, o que permitirá minimizar perdas e habilitar os processos de manejo, transporte e abate aos critérios de bem-estar animal e exigências da comunidade européia. O MLGD Bayesiano permitiu identificar o genótipo associado ao efeito de superdispersão, aumentando a precisão da inferência de seleção de variedades. Dois modelos combinados foram propostos logit-normal-Bernoulli-beta e o probit-normal-Bernoulli-beta, que acomodaram satisfatoriamente a superdispersão e a dependência longitudinal das medidas binárias. Esses resultados reforçam a importância de se modelar a média e a variância conjuntamente, o que aumenta a precisão na pesquisa agronômica, tanto em estudos experimentais quanto em estudos observacionais. / Several experimental designs that are currently applied are based on agricultural experiments. These experimental data are, usually, analised with statistical models that assume constant residual variance (or homogeneous), as basic assumption. However, this assumption shows hard to stand for, when environmental or external factors exert strong influence over the measurements. In this work, we study the joint modelling for the mean and the variance, the latter being structured on two ways: (i) through a linear predictor, which allows the incorporation of external variables and/or noise factors and (ii) by the use of random effects, that accommodate jointly the possible overdispersion effect and the dependence of longitudinal data in the case of binary measusurements taken over time. The class of double generalized linear models (DGLM) was applied to an observational study where the poultry mortality was measured in the preslaughter operations. With this situation, it can be observed that there is a strong influence from some environmental factors over the variability observed, and consequently, this reduces the precision of the inferential analysis. Another relevant agricultural problem, related to horticulture, is the tissue culture experiments, where the number of regenerated explants is counted. Usually, this kind of experiment use a large number of parameters to be estimated, when compared with the sample size. The current frequentist models are based on large samples for statistical inference and, under this experimental condition, can generate unreliable estimates or even lead to erroneous conclusions. A double generalized linear model was proposed to analyse proportion data, under the Bayesian perspective, which can be applied to small samples and can incorporate expert knowledge into the parameter estimation process. One clinical research, that measured binary data repeatedly through the time is presented and two models are proposed to fit the overdispersion effect and the dependence of longitudinal measurements, using random effects. It was obtained satisfactory results under these three problems studied. the DGLM allowed to identify factors associated with the poultry mortality, that will allow to minimize loss and improve the process, since the catching until lairage on slaughterhouse, agreeing with animal welfare criteria and the European community rules. The Bayesian DGLM allowed to identify the genotype associated with the overdispersion effect, increasing the precision on the inference about varieties selection. Two combined models were proposed, a logit-normal- Bernoulli-beta and a probit-normal-Bernoulli-beta, which have both addressed the overdispersion effect and the longitudinal dependence of the binary measurements. These results reinforce the importance to modelling mean and dispersion jointly, as a way to increase the precision of agricultural experimentation, be it on experimental studies or observational studies.