El objetivo 1 de SOWtrack demuestra cómo la optimización computacional puede hacer que el marco basado en la evaluación de riesgos de la EFSA sea operativo a gran escala. Al identificar y ponderar indicadores de tipo iceberg, el proyecto garantiza que el conjunto final de medidas basadas en el animal (MBA) no solo sea factible en la granja, sino que también maximice la cobertura del bienestar de los animales.
Esta aproximación establece un nuevo punto de referencia en la metodología de selección de indicadores, proporcionando una base sólida para la evaluación de riesgo en relación al bienestar animal a nivel de la UE y su seguimiento en granjas, con un enfoque práctico y basado en la ciencia.
Introducción
El primer objetivo de SOWtrack es identificar un conjunto robusto de MBA que evalúen eficazmente el bienestar de las cerdas y de los lechones. Esto requiere equilibrar la validez científica, la viabilidad y la coherencia en los diversos sistemas agrícolas de Europa.
El enfoque de SOWtrack se basa en el marco de la EFSA de evaluación del riesgo, que vincula los peligros para el bienestar (por ejemplo, el suelo, la alimentación, el diseño de la vivienda) con las consecuencias para el bienestar (por ejemplo, cojera, lesiones, mortalidad). Este marco, junto con las opiniones científicas publicadas por la EFSA sobre el bienestar de los cerdos, proporciona la base científica para el trabajo de SOWtrack.
Una innovación clave de SOWtrack es el uso de algoritmos de optimización para identificar la combinación más eficiente de indicadores, garantizando una amplia cobertura de los peligros para el bienestar y manteniendo el protocolo factible.
Indicadores iceberg
No todos los MBAs son iguales en términos de sus vínculos con las consecuencias para el bienestar animal. Algunos indicadores están vinculados a solo una o dos consecuencias para el bienestar, mientras que otros están asociados con muchas consecuencias al mismo tiempo. Estos últimos pueden describirse como “indicadores iceberg”. Un indicador iceberg es una medida única que revela información sobre múltiples consecuencias subyacentes para el bienestar.
Por ejemplo:
La cojera puede reflejar problemas con el suelo, la alimentación o la gestión del grupo.
La condición corporal puede indicar problemas de alimentación a largo plazo, enfermedad o competición por la comida.
La mortalidad de los lechones puede revelar tanto el bienestar materno como la presencia de desafíos ambientales.
Al capturar múltiples dimensiones del bienestar en una sola observación, los indicadores iceberg pueden ser herramientas muy eficientes.
Proceso de optimización
Para hacer el mejor uso de los indicadores iceberg y otros MBAs, SOWtrack aplica un proceso de optimización estructurado:
Adquisición de datos
Se construirá una tabla de datos que vincule cada MBA con los peligros y consecuencias conocidos para el bienestar de los animales
Se calculará el nivel de cobertura de cada MBA contando el número de consecuencias únicas vinculadas al bienestar (un índice que indique el nivel ‘iceberg’ de una medida).
Limitaciones
La sensibilidad y la viabilidad se considerarán factores limitantes.
Función objetiva
Maximizar la cobertura de las consecuencias para el bienestar, dando mayor peso a los indicadores iceberg que cubren varios problemas a la vez.
Minimizar la redundancia, de modo que la misma consecuencia para el bienestar no se mida repetidamente sin valor añadido.
Algoritmos
Se utilizará la programación lineal y la optimización combinatoria para identificar la combinación más eficiente de MBAs.
El algoritmo equilibrará eficazmente la cobertura con la viabilidad práctica, garantizando que el conjunto elegido capture la máxima información dentro del tiempo disponible para las visitas a la granja.
Repositorio y transparencia
Los MBAs seleccionados se registrarán en un repositorio estructurado, que documenta:
Definiciones y protocolos de puntuación
Vínculos con peligros y consecuencias
Notas sobre viabilidad y fiabilidad
Referencias de apoyo
Este repositorio garantizará la coherencia, la transparencia y la reproducibilidad en la recopilación de datos sobre el bienestar de los animales.
Resultados e importancia
La metodología producirá un conjunto de MBAs científicamente validados y optimizados que:
Capturan las principales consecuencias para el bienestar animal definidas como relevantes en las opiniones de expertos de la EFSA y en otras publicaciones científico-técnicas
Adoptan indicadores iceberg que cubren eficientemente múltiples dimensiones del bienestar
Proporcionan la máxima cobertura con el mínimo esfuerzo en la granja
Son transparentes, reproducibles y se basan en la evaluación de riesgos
Al combinar el marco de riesgo de la EFSA con algoritmos de optimización, SOWtrack avanzará en la ciencia del bienestar más allá de las simples listas de indicadores. El reconocimiento y el uso sistemático de los indicadores iceberg es fundamental para lograr un protocolo equilibrado, eficiente y defendible.
