| Abstract (Portuguese): |
O ambiente que precede a participação de equinos em provas de turfe pode ser determinante para a sua performance atlética e bem-estar. A avaliação qualitativa do comportamento (QBA) é um método vastamente utilizado para avaliar estados emocionais e bem-estar, sendo capaz de traduzir sutis mudanças comportamentais em informação interpretável. Entretanto, a QBA ainda não foi aplicada no cenário do turfe, sendo que este método requer uma lista de descritores particular para cada ambiente, situação e espécie animal. Objetivou-se, poranto, criar uma lista de descritores para serem usados em uma QBA com foco em estimar estados emocionais de equinos antes e após corridas. Para tanto, 70 vídeos de 30 segundos de equinos pré ou pós-corrida foram aleatoriamente selecionadas dentre 700 vídeos de nosso banco de dados. Um comitê de veterinários especialistas com mais de 10 anos em clínica de equinos (n = 4) e em vivência no turfe (n = 4) assistiu a uma apresentação de 60 minutos sobre o método de QBA. Em seguida, o comitê assistiu aos vídeos de forma aleatória, simultânea, continuamente e sem qualquer interação verbal, gerando uma lista de descritores estabelecida por free choice profiling (FCP). Para isso, após cada gravação, em até 1 minuto e 30 segundos cada membro do comitê anotava individualmente os descritores que descreviam a linguagem corporal e facial exibida na gravação de acordo com sua experiência, sendo que a avaliação completa durou 110 minutos. Estatística descritiva foi conduzida para analisar os descritores mais frequentes e aplicou-se um algoritmo para processamento de linguagem natural (NLP), analisando o sentimento (polaridade positiva ou negativa) dos descritores baseado no pacote 'lexiconPT' do software R. Resultados mostraram 'atento' (198), 'calmo (119), 'curioso' (109), 'tranquilo' (91), 'ativo' (85), 'relaxado' (85), 'inquieto' (80), 'alerta' (80), 'tenso' (72), 'irritado' (70), 'concentrado' (65), 'desconfiado' (45), 'agitado' (44), 'incomodado' (44) e 'focado' (28), como os descritores mais coincidentes (> 25 ocorrências). A maioria destes mostrou polaridade positiva pela NLP, podendo ser interpretados como estados emocionais positivos dos equinos no ambiente de prova. Em contrapartida, houve descritores relacionados com polaridade negativa. Tal diferença sugere que a FCP analisada por NLP capturou uma variabilidade na resposta comportamental dos cavalos possivelmente relacionada às suas emoções. Todavia, a análise de sentimento no contexto do turfe é inédita e requer investigação aprofundada. A criação da lista de descritores por FCP representa o primeiro passo para conduzir uma QBA e poderá contribuir para um melhor entendimento dos estados emocionais no ambiente de corrida, posteriormente investigando sua relação com a ordem de chegada dos equinos. Essa avaliação pode ser uma promissora ferramenta para promover um melhor desempenho e bem-estar dos cavalos de corrida. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
