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Title: Validación de una metodología para la estimación de la población canina deambulante mediante el uso de Google Street View
Advisor(s): Gavidia Chucán, César Miguel
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.05; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.09
Issue Date: 2022
Institution: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Abstract: Valida una metodología para la estimación de la población de perros deambulantes usando Google Street View (GSV) en 26 localidades del distrito de Alto Selva Alegre, Arequipa, Perú. Para el estudio, se recluta a voluntarios, los cuales realizaron caminatas virtuales usando el Street View de Google Maps en zonas y fechas asignadas. Los perros identificados son registrados en un archivo Excel donde colocaron la localidad, la fecha cuando se captó la imagen y el vínculo de la imagen. Las imágenes luego fueron analizadas por el investigador más apto en la evaluación de las imágenes, mediante un control de calidad para determinar si podían ser utilizadas para el conteo de perros. Estos datos son comparados con los datos obtenidos por las encuestas puerta a puerta realizadas en el 2016 por el Laboratorio de Investigación de Enfermedades Zoonóticas de la Universidad Peruana Cayetano Heredia, donde se registraron 909 perros con libre acceso a la calle. Usando GSV se halla en total 868 perros deambulantes. Se encuentra una alta correlación de Pearson con un índice de 0.73 entre el número de perros deambulantes encontrados con GSV y los perros de las encuestas. Luego mediante una regresión Binomial Negativa, usando las variables de perros encontrados con GSV y el tipo de zona (urbana y periurbana), se estimó que por cada perro deambulante encontrado usando GSV habrá 1.027 perros con libre acceso a la calle reportados en las encuestas, siendo significativo en la zonas urbanas.
Discipline: Medicina Veterinaria
Grade or title grantor: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Medicina Veterinaria. Escuela Profesional de Medicina Veterinaria
Grade or title: Médico Veterinario
Juror: Gonzalez Zariquiey, Armando Emiliano; Ruiz García, Luis Felipe; Altamirano Zevallos, Faride Vanesa
Register date: 29-Aug-2023



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