e citizen participation of people with disabilities.
75
ISSN Versión impresa: 1992-2159; ISSN Versión electrónica: 2519-5697
Biotempo, 2021, 18(1), jan-jul.: 75-84.
ORIGINAL ARTICLE / ARTÍCULO ORIGINAL
GEOLOCATION AND BIOSECURITY OF LAYER FARMS AND THEIR
REPLACEMENTS IN THE POULTRY COMPANY OF MATANZAS
PROVINCE, CUBA
GEOLOCALIZACIÓN Y BIOSEGURIDAD DE LAS GRANJAS DE
PONEDORAS Y SUS REEMPLAZOS EN LA EMPRESA AVÍCOLA DE LA
PROVINCIA MATANZAS, CUBA
Javier Torres-Herrera1; José Alberto Alfaro-Pérez1; Edmundo O. Pérez-Rodríguez1; Magdiel Torres-
Villar1; Manuel Colas-Chavez1; Rigoberto Fimia-Duarte2,3* & María Patricia Zambrano-Gavilanes4
1 Facultad de Medicina Veterinaria, Universidad Agraria de La Habana (UNAH), San José de las Lajas, Mayabeque, Cuba.
E-mail: javier95.torres@nauta.cu; alberto.alfaro.perez93@gmail.com ; edmundo@unah.edu.cu, manuelcc@unah.edu.cu
2 Facultad de Tecnología de la Salud y Enfermería (FTSE), Universidad de Ciencias Médicas de Villa Clara (UCM-VC),
Cuba.
3 Facultad de Ciencias Agropecuarias (FCA), Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, Cuba. E-mail: rigobertofd@
infomed.sld.cu; rigoberto. mia66@gmail.com
4 Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia, Universidad Técnica de Manabí, Ecuador. E-mail: marypatt1982@hotmail.
com; mariapatricia8228.mpz@gmail.com
* Corresponding author: rigoberto. mia66@gmail.com
Javier Torres Herrera: https://orcid.org/0000-0001-5188-3411
José A. Alfaro Pérez: https://orcid.org/0000-0002-4655-0708
Edmundo Pérez Rodríguez: https://orcid.org/0000-0001-9661-774X
Magdiel Torres Villar: https://orcid.org/0000-0002-3005-1242
Manuel Colas Chávez: https://orcid.org/0000–0002-6651–8887
Rigoberto Fimia Duarte: https://orcid.org/0000-0001-5237-0810
María P. Zambrano Gavilanes: https://orcid.org/0000-0002-8203-4049
Biotempo (Lima)
doi:10.31381/biotempo.v18i1.3849
ABSTRACT
e objective of the work was to establish the georeferencing and evaluate the biosecurity of the layer farms and their
replacements of the PioMat Poultry Company. A cross-sectional observational research was carried out in 10 Basic
State Units (BSU) of laying hens and  ve of replacements in the Matanzas province, Cuba during a period of eight
weeks, from March to May 2019.  e data, epizootiological quadrants, identi cation was recorded. of the BSU, to tal
number of rearing houses, orientation of the houses, distance and location of nearby towns and roads and for the spatial
visualization the QGIS version 3.0.1 program was used. A comparison of proportions analysis was performed using the
COMPAPROP statistical package. A signi cant high proportion of laying BSU sheds located incorrectly “N-S” was
observed, with respect to the correct “NW-SE”. However, the replacement UEBs did not di er signi cantly from the
https://revistas.urp.edu.pe/index.php/Biotempo
Revista Biotempo: ISSN Versión Impresa: 1992-2159; ISSN Versión electrónica: 2519-5697 Torres-Herrera et al.
76
correct “E-O” ones. Concluding that it was possible to determine the georeferencing of the BSU of laying hens and
their replacements as well, as the main vulnerabilities in terms of biosecurity, seeing greater connotation in the raising
of laying hens.
Key words: Biosecurity – laying hens – geolocation – Matanzas – replacements
RESUMEN
El trabajo tuvo como objetivo establecer la georreferenciación y evaluar la bioseguridad de las granjas de ponedoras y
sus reemplazos de la Empresa Avícola PioMat. Se realizó una investigación observacional transversal en 10 Unidades
Estatales Básicas (UEB) de gallinas ponedoras y cinco de reemplazos de la provincia Matanzas, Cuba durante un período
de ocho semanas, desde marzo a mayo del 2019. Se registraron los datos, cuadrantes epizootiológicos, identicación de
las UEB, total de naves de crianza, orientación de las naves, distancia y localización de poblados y carreteras cercanas
y para la visualización espacial se utilizó el programa QGIS versión 3.0.1. Se realizó un análisis de comparación de
proporciones mediante el paquete estadístico COMPAPROP. Se observó alta proporción signicativa de naves de UEB
ponedoras ubicadas incorrectas “N-S”, respecto a las correctas “NO-SE”. Sin embargo, las UEB de reemplazos no
dirieron signicativamente de las correctas “E-O”. Concluyendo que se pudo determinar la georreferenciación de las
UEB de gallinas ponedoras y sus reemplazos así, como las principales vulnerabilidades en cuanto a la bioseguridad,
viéndose mayor connotación en las crianzas de gallinas ponedoras.
Palabras clave: Bioseguridad – gallinas ponedoras – georreferenciación – Matanzas –reemplazos
INTRODUCCIÓN
La georreferenciación se dene como el uso de
coordenadas de mapa para asignar una ubicación espacial
a entidades cartográcas. Todos los elementos de una capa
de mapa tienen una ubicación geográca y una extensión
especícas que permiten situarlos en la supercie de la
tierra o cerca de ella (Pérez, 2018; García et al., 2020).
Consiste en asignar coordenadas, referidas en un único
sistema mundial, a los elementos naturales o articiales
que conforman el territorio. Es decir, que se otorgan
coordenadas a los puntos necesarios para denir el objeto
a georreferenciar, como, por ejemplo, los vértices del
límite de un campo, los de la silueta de un edicio, los
puntos que denen el eje de un camino o la ribera de
un río (Cascón-Katchadourian et al., 2018; Huang et al.,
2018).
En el software Arcgis (2016) se destaca que la
georreferenciación forma parte del mundo de la
geoinformación, que se entiende por lo que tiene
latitud y longitud; que permite compartir un mismo
idioma a nivel global. Es por ello, que el uso de la
georreferenciación abarca factores que nos permiten
conocer la ubicación de cualquier porción de la supercie
terrestre y cualquier objeto sobre ella, esto constituye una
herramienta fundamental para la realización de sistemas
de información territorial homogéneos, conables,
ecientes, modernos y actualizables en forma continua,
que apoyen el soporte para efectuar actividades ligadas
directamente con uno de los elementos del estado,
el territorio. Para poder georreferenciar, es necesario
denir un sistema y establecer un marco de referencia,
que cumpla con las condiciones de precisión y exactitud
(Arteaga, 2013).
Una de las aplicaciones más utilizadas en la tecnología
de Sistema de Posicionamiento Global (GPS), debido
a que, mediante el uso de las mediciones satelitales, es
posible utilizar un sistema de referencia único y obtener
una relación costo-benecio totalmente favorable. Sin
embargo, la georreferenciación no se reduce simplemente
a usar GPS. Se puede georreferenciar sin usar GPS
(mediante la geodesia clásica) y también se puede usar
GPS sin georreferenciar, utilizando sólo su posibilidad de
obtener distancias y ángulos (Long et al., 2016).
La primera cuestión para la precisión de la
georreferenciación es establecer las coordenadas. La
precisión se dene como la incertidumbre con que se
conoce la posición de un punto. Ella es consecuencia de
los inevitables errores que intervienen en toda medición
Geolocation and biosecurity of layer farms
77
y también de la incertidumbre que proviene del marco
de referencia utilizado (Ramos, 2016; Aerts et al., 2019).
En la georreferenciación, la precisión que se obtiene es
en función de tres variables: 1) el método utilizado, 2) el
instrumental elegido y el 3) el tiempo destinado a realizar
la tarea. Botton (2014) planteó que debe existir algún
método de control; por ejemplo, se puede vincular el
levantamiento a dos puntos de coordenadas conocidas;
realizar un itinerario cerrando sobre el punto de partida;
o bien medir factores cuyo único n es el control.
Con el uso de la georreferenciación se podrá tener un mejor
control de las medidas de bioseguridad de las granjas,
mostrando un impacto positivo sobre el comportamiento
bioproductivo de estas. Elementos como la ubicación, la
cercanía con otras unidades de producción, los poblados
y asentamientos de aves migratorias, son aspectos
fundamentales a tener en cuenta (Argudin, 2018). Según
Bailey (2014), la bioseguridad tiene muchas deniciones
posibles y todas son acertadas. Emitir una que nos pueda
servir de base para el desarrollo de sus aspectos tales
como: la aplicación de controles y medidas de salud e
higiene, para prevenir la introducción y propagación de
enfermedades infecciosas. Además, se considera el pilar
fundamental de la salud avícola, en el cual se llevan a cabo
procedimientos técnicos, medidas sanitarias y normas de
trabajo aplicadas en forma lógica para prevenir el ingreso
de agentes infectocontagiosos a las explotaciones avícolas
y de éstas a otras explotaciones (Aguidissou et al., 2020;
Goualie et al., 2020).
En las buenas prácticas de producción avícola se deben
aplicar dos tipos de bioseguridad: activa y pasiva. Se
entiende por bioseguridad pasiva que está dada por la
situación geográca en que se encuentre la explotación,
en los que se destacan los factores siguientes: los vientos
dominantes, la presencia de bosques o de zonas con agua
(canales, ríos, lagos), la climatología, la existencia de vías
de comunicación y frecuencia del tránsito, la existencia
de instalaciones de interés sanitario (granjas, mataderos,
fábricas de pienso, vertederos), la densidad ganadera
y la problemática sanitaria de la zona. Sin embargo, la
bioseguridad activa será la que se practica dentro de los
límites de la explotación, tales como: el vallado, el control
y desinfección de la entrada de personas, vehículos,
animales y materiales, los silos y almacenes, el agua, el
pienso, la higiene del personal, los programas vacúnales
y farmacológicos, la eliminación de cadáveres y gallinaza,
formación del personal (Zhao et al., 2016; Sunyer, 2017;
Carpentier et al., 2019; Aguidissou et al., 2020; Goualie
et al., 2020).
Existen varios niveles en los que se pueden analizar los
factores de riesgo causados por la aplicación inadecuada
de programas de bioseguridad en la avicultura: el
primero al interior de granjas avícolas y el segundo en
zonas de producción, regiones o espacios geográcos
(MacDiarmid, 1993; CONAVE, 2008; Bos et al., 2018;
Benjamin & Yik, 2019; Blokhuis et al., 2019).
La bioseguridad juega un papel importante en el campo
productivo, siendo esta de demarcación imprescindible
para la sostenibilidad de las producciones ya sea desde sus
etapas iniciales hasta que alcanzan su máximo potencial
productivo (Germany et al., 2019; Norton et al., 2019).
Se debe tener en cuenta cinco factores fundamentales,
considerados estos como pilares de toda producción
avícola y no son otros que: la bioseguridad, la genética,
el manejo, la nutrición y la prevención y control de las
enfermedades. Regulando estos se puede controlar el
comportamiento en los rebaños de ponedoras y sus
reemplazos (Goualie et al., 2020).
Teniendo en consideración estos antecedentes abordados
anteriormente relacionados con el poco conocimiento
de la magnitud de la georreferenciación e impacto en las
deciencias en el control de la bioseguridad de las granjas
avícolas de ponedoras y sus reemplazos en la Empresa
Avícola de Matanzas PioMat; el presente trabajo tuvo
como objetivo, establecer la geolocalización y evaluación
de la bioseguridad de las granjas de ponedoras y sus
reemplazos en PioMat.
MATERIALES Y MÉTODOS
Área de estudio
La investigación se realizó en la provincia Matanzas de
Cuba, situada entre los 23°16N y los 80°56O, con
una extensión territorial de 11 791,82 km² y densidad
poblacional avícola de 434.789.
Recolección de datos
Se realizó un estudio observacional transversal a partir de
las crianzas en diez Unidades Estatales Básicas (UEB) de
gallinas ponedoras y cinco de reemplazos, pertenecientes
a la Empresa Avícola PioMat durante un período de ocho
semanas desde marzo a mayo del 2019. Se registraron los
datos: cuadrantes epizootiológicos, identicación de las
UEB, total de naves de crianza, orientación de las naves,
distancia y localización de poblados y carreteras cercanas
en hojas de Microsoft Oce Excel 2016.
Revista Biotempo: ISSN Versión Impresa: 1992-2159; ISSN Versión electrónica: 2519-5697 Torres-Herrera et al.
78
Geolocalización
A partir de los cuadrantes epizootiológicos (1 km2) de
las UEB de ponedoras y sus reemplazos se procedió a
calcular las coordenadas geográcas (latitud y longitud)
en base al centroide. Se utilizó el Sistema de Referencias
de Coordenadas Internacionales NAD27, EPSG: 4267.
Para la visualización espacial de las unidades avícolas se
utilizó el programa QGIS versión 3.0.1.
Evaluación de la bioseguridad
Para la evaluación de la bioseguridad se siguieron las
recomendaciones descritas en la Resolución 76/2015
del CENASA (Centro Nacional de Sanidad Animal),
calicándose las granjas como protegida (mayor de 90
puntos), parcialmente protegida o desprotegida (mayor
de 90 puntos, pero con invalidantes relacionadas
con el aislamiento y afectación de los parámetros
bioproductivos).
Análisis estadístico
Se realizó un análisis de comparación de proporciones
entre el total de UEB de ponedoras y sus reemplazos con
orientaciones de las naves correctas y las incorrectas el
paquete estadístico COMPAPROP (Castillo & Miranda,
2014).
Aspectos éticos
La investigación estuvo sujeta a normas éticas que
posibilitaron reducir al mínimo el daño posible al
material objeto de análisis, así como al personal técnico y
trabajadores de las diez UEB, que estuvieron involucrados
en el estudio, para de esta forma poder generar nuevos
conocimientos sin violar los principios éticos establecidos
para estos casos. Por otra parte, todos los autores
involucrados en la investigación, publicación y difusión
de los resultados, somos responsables de la conabilidad y
exactitud de los resultados mostrados (DHAMM, 2013).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El 100% de las UEB de gallinas ponedoras y sus reemplazos
de la Empresa Avícola PioMat, perteneciente a la
provincia de Matanzas, se encuentran georreferenciadas,
por medio de la utilización correcta de los cuadrantes
epizootiológicos (Fig. 1).
Figura 1. Granjas avícolas intensivas de gallinas ponedoras y sus reemplazos de la empresa avícola Pío
Mat, ubicadas en la provincia Matanzas.
Geolocation and biosecurity of layer farms
79
Esta elaboración tiene como objetivo realizar evaluaciones
de bioseguridad relacionadas con los peligros o
vulnerabilidades de aspectos importantes tales como:
orientación de las naves de crianzas, proximidades a
otros rebaños pecuarios o agrícolas y a asentamientos
poblaciones. Márquez (2010), aportó que investigar las
granjas avícolas supone un incremento signicativo de los
costos del programa de vigilancia en un país, por lo que se
debe estimular la realización de la vigilancia epidemiológica
especíca, basada en la mayor probabilidad de la
presencia de la infección, en una determinada categoría
o subpoblación de aves domésticas, mientras que Rosales
(2018) planteó que no se deben observar los programas
de bioseguridad de las granjas como un costo innecesario
sino como una inversión con una rentabilidad a mediano
y a corto plazo.
Respecto a la orientación de las naves de crianzas de las
ponedoras y sus reemplazos, se aprecia en las tablas 1 y 2 en
las UEB ponedoras una alta proporción muy signicativa
en las orientadas de manera incorrectas “N-S”, respecto
a las correctas “NO-SE” (Fig. 2). Mientras que, en las
UEB de los reemplazos poseen similar comportamiento,
pero no dieren signicativamente de las correctas “E-
O” (Fig. 3). Estas UEB orientadas de manera incorrecta
constituyen una limitante para el desarrollo tecnológico
y bioproductivo de los animales en explotación, ya que se
afecta el confort y respuesta bioproductiva de estas aves.
Tabla 1. Proporciones entre el total de UEB de ponedoras y sus reemplazos con orientaciones de las
naves correctas y las incorrectas.
Categorías
Orientación de las naves
± ES Sig.
Correctas Incorrectas
Total Proporción Total Proporción
Reemplazo
(n=5) 1 0,20 4 0,80 0,22 NS
Ponedoras
(n=10) 2 0,20 8 0,80 0,16 **
** Letras no comunes dieren muy signicativamente para p<0,01.
NS no diferencias signicativas para p>0,05
Tabla 2. Proporciones entre el total de UEB de ponedoras y sus reemplazos con orientaciones de las
naves (NO-SE, N-S, E-O).
Categorías
Orientación de las naves
NO-SE N-S E-O ± ES Sig.
Total Prop Total Prop Total Prop
Reemplazo
(n=5)
1 0,20 b 4 0,80 a 0 0,00 b 0,19 **
Ponedoras
(n=10)
0 0,00 b 8 0,80 a 2 0,20 b 0,14 ***
** Letras no comunes dieren muy signicativamente para p<0,01.
*** Letras no comunes dieren altamente signicativa para p<0,001.
En cuanto a la orientación en las granjas de remplazos,
se evidenció que cuatro de estas se encuentran dispuestas
de N-S y las restantes NO-SE. Sánchez et al. (2010)
expresaron que esta última garantiza una óptima
ventilación y evitan la elevación de la temperatura en el
interior de las naves, y recomiendan dicha orientación
para la crianza de las aves, siempre que se tenga en
cuenta, los vientos predominantes según la localidad.
Revista Biotempo: ISSN Versión Impresa: 1992-2159; ISSN Versión electrónica: 2519-5697 Torres-Herrera et al.
80
Relacionan además que una orientación inadecuada de
las naves de alojamiento en la crianza de aves, repercutirá
desfavorablemente en el desarrollo y los resultados
bioproductivos de estas.
La aplicación correcta de la bioseguridad propicia la
calidad requerida para mantener la actividad productiva
con un nivel de competitividad que asegure tanto
el presente como el futuro del ejercicio empresarial,
considerando que para el alcance del mejor estado de salud
y productividad deben tenerse en cuenta los factores de
prevención, eliminación y reducción (Sanagustín, 2011;
Carpentier et al., 2019; Norton et al., 2019; Goualie et
al., 2020).
Figura 2. Orientación de las naves en las granjas avícolas intensivas de gallinas ponedoras y sus reem-
plazos de la Empresa Avícola PioMat. A. Norte-Sur. B. Este-Oeste. C. Noroeste- Sureste.
B
A
En la gura 3 se aprecia en el 100% de las UEB de
gallinas ponedoras y sus reemplazos de la Empresa Avícola
PioMat se encuentran en cercanía con carreteras. Lo cual
resulta desfavorable para lograr un acertado control de
la bioseguridad de cada granja en cuestión y favorecer
la producción a n, para así alcanzar los objetivos
productivos previstos.
Geolocation and biosecurity of layer farms
81
Figura 3. Situación de las granjas avícolas de gallinas ponedoras y sus reemplazos de la Empresa
Avícola PioMat, respecto a la cercanía con carreteras y otras granjas.
Atendiendo a este resultado negativo desde el punto de
vista epidemiológico de la empresa en cuestión, Álvarez
(2010) estableció que toda granja debe mantenerse lo más
alejada posible de otras granjas avícolas (distancia mínima
de 500 m) y de distintas especies (distancia mínima de
5 km), así mismo, la explotación debería mantenerse
alejada y aislada de cualquier centro urbano, matadero,
basurero y carreteras principales.
Las unidades avícolas de la Empresa se encuentran
expuestas a las diferentes amenazas y vulnerabilidades
detectadas. Esto debe considerarse lo sucientemente
importante, tanto desde el punto de vista social como
económico, ya que existe la posibilidad de que se produzca
un alto impacto de estos peligros sobre la especie, en caso
de una epizootia grave, lo cual traería consigo cuantiosas
pérdidas económicas, donde el mayor riesgo se expresa
por la importación de animales de otros países, así que,
también es posible un alto riesgo con las enfermedades
endémicas que producen daños considerables, que a lo
largo del tiempo con frecuencia, son más cuantiosas que
las producidas por un brote agudo (Diarmid et al., 1993;
Zhao et al., 2016; Huang et al., 2018; Benjamin & Yik,
2019; Aguidissou et al., 2020).
Estos aspectos de las vulnerabilidades relacionados con
la ubicación, localización y orientación de las naves de
crianzas de las gallinas ponedoras y sus reemplazos inciden
desfavorablemente en la bioseguridad de las mismas, ya
que existe una violación de sus principales parámetros
de control (Sánchez et al., 2010; Ramos, 2016; Zavala,
2017), por lo que el control estricto de los elementos que
afectan la bioseguridad en granjas avícolas, se puede lograr
con un desarrollo productivo eciente, y en este sentido
se concuerda con otros autores al respecto (Zavala, 2017;
Argudin, 2018; Pérez, 2018; Rosales, 2018).
La tabla 3 muestra que dos UEB de reemplazos se
encuentra protegidas con proporciones altamente
signicativa respecto a las que evaluadas como
parcialmente protegidas (tabla 4). En la tabla 3 además se
observa en el caso de la categoría ponedora que el total de
estas se encuentran parcialmente protegida.
Revista Biotempo: ISSN Versión Impresa: 1992-2159; ISSN Versión electrónica: 2519-5697 Torres-Herrera et al.
82
Tabla 3. Evaluación de la bioseguridad de las granjas de ponedoras y sus remplazos de la
Empresa Avícola PioMat.
Categorías de aves Nombre de la UEB Protegida Parcialmente
protegida Desprotegida
Reemplazos
A X -
B X -
C x -
D x -
E X -
Ponedoras
1 X -
2 X -
3 X -
4 X -
5 X -
6 X -
7 X -
8 X -
9 X -
10 X -
La tabla 4 muestra las proporciones en cuanto a la
calicación de bioseguridad obtenida de las UEB de
remplazos pertenecientes a la Empresa Avícola PioMat. Se
dene por medio de esta tabla que el 60 % de las granjas
de remplazos se encuentran parcialmente protegidas,
no siendo así con las restantes, evaluadas estas como
protegidas, para un 40 % obteniéndose diferencias no
signicativas.
Tabla 4. Proporciones de las unidades de remplazos en cuanto a la evaluación de bioseguridad.
Calicación n Proporción ± E.S Signicación
Protegida 2 0,40 0,22 NS
Parcialmente protegida 3 0,60
Total 5 1,00
NS no diferencias signicativas para p>0,05
Se conrmó una serie de vulnerabilidades que resultaron
sensibles en las unidades evaluadas de parcialmente
protegidas, tales como: la no delimitación de entre las
áreas limpia y sucia; el mal estado de la cerca perimetral;
la mala ubicación, el mal estado constructivo y el uso
incorrecto de los ltros sanitarios y techos en mal estado
constructivos e iincumplimiento de los especícos del
pienso en las distintas etapas. Estas vulneravilidades
son un factor determinante en la valoración de la
bioseguridad de mencionadas granjas (Sanagustín, 2011;
Germany et al., 2019). Constituyen por tanto, limitantes
para la producción por lo que al respecto Bailey (2014)
explicó que, si mantenemos un control estricto sobre
la bioseguridad, se obtienen ecientes resultados
bioproductivos.
Se concluye que se determinó la geolocalización de las
UEB de gallinas ponedoras y sus reemplazos en la Empresa
Avícola PioMat, así como las principales vulnerabilidades
en a bioseguridad en las mismas, con mayor connotación
en las crianzas de gallinas ponedoras.
Geolocation and biosecurity of layer farms
83
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Aerts, J.M.; Norton, T. & Berckmans, D. 2019. Integration
of Bioresponses in management of biological
processes. Course in 1st year of Masterprogramme
Biosystems Engineer, Katholieke University it
Leuven, pp. 360, started in 2006.
Aguidissou, O.N.C.; Boko, C.K.; Adoligbe, C.M.; Date,
C.H.; Capo, C.P.T.; Akpo, Y.; Koutinhuin, B.G.
& Farougou, S. 2020. Inventory of biosecurity
measures and antibiotics therapy practices on
laying hen farms in Benin. Veterinary World, 13:
2681-2690.
Álvarez, F. 2010. Bioseguridad en la avicultura [en línea].
México.http://www.abc.com.py/articulos/
bioseguridad-en-la-avicultura-165792.html
Arcgis, 2016. Principios básicos de georreferenciación
de un dataset ráster. ArcMap. https://goo.gl/
CRUk6q
Argudin, D. 2018. Trabajo Cientíco Técnico para el
Examen Estatal Salud y Producción de las Aves.
Artemisa.
Arteaga, M.G. 2013. “Historical map polygon and
feature extractor”. In: Proceedings of the 1st
ACM SIG Spatial intl workshop on map
interaction, pp. 66-71, ACM. https://doi.
org/10.1145/2534931.2534932
Bailey, E.L. 2014. Bioseguridad y vigilancia epidemiológica
en la avicultura [en línea].
La
Habana,
Cuba.http://www.agromeat.com/155926/
bioseguridad-y-vigilancia- epidemiológica-en-la-
avicultura
Benjamin, M. & Yik, S. 2019. Precision livestock farming
in swine welfare: a review for swine practitioners.
Animals, 9: 129-133.
Blokhuis, H.; Veissier, I.; Miele, M. & Jones, B. 2019. Safe
guarding farm animal welfare. In: Sustainability
certications chemes in the agricultural and
natural resource sectors: out comes for society and
the environment (ed. M Vogt), pp. 137–154.
Routledge, Taylor and Francis Group, London
UK and New York, USA.
Bos, J.M.; Bovenkerk, B.; Feindt, P.H. & Van Dam,
Y.K. 2018. e quantied animal: precision
livestock farming and the ethical implications of
objectication. Food Ethics, 2: 77–92.
Botton, F. 2014. ParisAvant.com. advanced technology
for digital libraries: 8th European conference:
Proceedings ECDL 2004, pp. 45-56. http://
cheshire.berkeley.edu/ECDL2004_preprint.pdf
Carpentier, L.; Vranken, E.; Berckmans, D.; Paeshuyse,
J. & Norton, T. 2019. Development of sound-
based poultry health monitoring tool for
automated sneeze detection. Computers and
Electronics in Agriculture, 162: 573-581.
Cascón-Katchadourian, J.; Rivas, D. & Ruiz-Rodríguez,
A. 2016. Descripción y valoración del software
MapTiler: del mapa escaneado a la capa
interactiva publica-da en la Web. El profesional
de la información, 25: 970-978.
Castillo, Y. & Miranda, I. 2014. COMPAPROP: Sistema
para comparación de proporciones múltiples.
Revista de Protección Vegetal, 29: 231-234.
CONAVE (Corporación Nacional de Avicultores,
Agencia Ecuatoriana de Aseguramiento de la
Calidad del Agro, Instituto Interamericano de
Cooperación para la Agricultura). 2008. Guía
sobre Buenas Prácticas de Producción Avícola.
Agrocalidad e IICA.
DHAMM (Declaración de Helsinki de la AMM). 2013.
Principios éticos para las investigaciones médicas en
seres humanos. 64ª Asamblea General, Fortalez,
Brazil, octubre. World Medical Association, Inc.
– All Rights reserved. 9 p.
García, R.; Aguilar, J.; Toro, M.; Pinto, A. & Rodríguez, P.
2020. A Systematic literature review on the use of
machine learning in precision livestock farming.
Computers and Electronics in Agriculture, 179:
105826.
Germany, G.L.; Rondón E.J.; Durand N.N.; Torre, V.M.
& Mendoza, Q.Y. 2019. Caracterización de las
medidas de bioseguridad de las granjas avícolas
en la provincia de Coronel Portillo, Ucayali –
Perú. Revista de Investigaciones Veterinarias de
Perú, 30: 1274- 1282.
Goualie, G.B.; Bakayoko, S. & Coulibaly, K.J. 2020.
Practices of biosecurity measures and their
consecuences on poultry farms in Abidjan
Revista Biotempo: ISSN Versión Impresa: 1992-2159; ISSN Versión electrónica: 2519-5697 Torres-Herrera et al.
84
district. Food and Environment Safety, 19: 84-
91.
Huang, W.J.; Zhu, W.X.; Ma, C.H.; Guo, Y.Z. & Chen,
C. 2018. Identication of grouphoused pigs
based on gabor and local binary pattern features.
Biosystesms Engineering, 166: 90-100.
Long, T.; Jiao, W.; He, G. & Zhang, Z. 2016. A fast
and reliable matching method for automated
georefer-encing of remotely-sensed imagery.
Remote sensing, 8: 56.
MacDiarmid, S. 1993. Risk Analysis and the
importation of animals and animal products.
Revue scientique et technique (International),
12:1093 -1107.
Márquez, M.A. 2010. Riesgo de Introducción de la
inuenza aviar en la República Argentina.
Situación mundial de la inuenza aviar y su
implicación para América Latina Ministerio de
la Agricultura, Ganadería y Pesca, Senasa.
Pérez, J. 2018. Denición de georreferenciación. https://
denicion.de/georeferenciacion/
Ramos, N. 2016. Georreferenciación de cartografía
antigua con la ayuda de la comunidad: la
experiencia de la Cartoteca de Cataluña (ICGC).
Revista catalana de geografía, 21: 1-7. http://
www.rcg.cat/articles.php?id=353
Resolución 76/2015. Cuestionario para conocer los peligros,
las brechas y vulnerabilidades de la bioseguridad
en granjas avícolas de Cuba. CENASA (Centro
Nacional de Sanidad Animal). http://www.sld.
cu/sitios/med-veterinaria/
Rosales, A.G. 2018. Bioseguridad una inversión
imprescindible. Congreso LPN, Miami.
AviNews, 1: 91-102.
Sanagustín, F. 2011. Bioseguridad en ponedoras [en línea].
Español. http://es.scribd.com/doc/59371966/
Bioseguridad-en-Ponedoras
Sánchez, A.; López, A.; García, M.C.; Pérez, M.; Trujillo,
E.; Lamazares, M.C. & Sardá, R. 2010. Salud y
producción de las aves. Félix Varela.
Sunyer, R.G. 2017. Compromiso con la bioseguridad.
AviNews, 23: 60-61.
Zavala, G. 2017. Control de la calidad en la planta
incubadora. AviNews, 23: 37-47.
Zhao, J.; Gu, Z.B.; Shi, M.M.; Lu, H.D.; Li, J.P.; Shen,
M.W.; Ye, Z.Y. & Zhu, S.M. 2016. Spatial
behavioural characteristics and statistics-based
kinetic energy modeling in special behaviours
detection of a shoal of sh in a recirculating
aquaculture system. Computers and Electronics
in Agriculture, 127: 271–280.
Received March 20, 2021.
Accepted April 8, 2021.