Determination of Competitiveness of a Dairy Production System in Family Farming by Management Systematization as an Extension Practice
Notice bibliographique
Résumé
Through a case study, the goals of this paper were: First, to provide whether the technical and financial results were adequate to determine the competitiveness of family farming unit to response for enhancing its dairy production system. Second, to propose an alternative analysis methodology titled concentrate rationing to measure the financial performance of the dairy cows. Third, to provide a method to analyze the performance of technical assistance and rural extension. Data were collected by control spreadsheets on family farming unit in Alegre, Espírito Santo, Brazil. Indicators related to income and production costs were analyzed by Excel® software spreadsheets as well the concentrate rationing tool. Financial analysis evidenced that the intensification process resulted in an income increase of 92.5% in dairy sales and a reduction of 38% in the total cost of dairy production; however, the scale of production can be an obstacle for farmers to meet their business opportunities. The best financial results were achieved with the cows that showed the highest milk production and were fed the highest amount of concentrate, implying that the concentrate feeding can be an ally for the family farmer. The intensification process demonstrated be positive in meeting the production costs requirements provided that there is scale; the concentrate rationing tool sets a new perspective for the financial evaluation of a dairy farm; and the interaction between the extension technician and the farmer should bring knowledge so that the family farming becomes the main character in the production structure of the dairy supply chain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».