Marketing na pecuária de corte
Bibliographic record
Abstract
A pecuária de corte no Brasil é hoje um dos ramos da agropecuária de grande expressão na economia.O Brasil possui um rebanho bovino de aproximadamente 200 milhões de cabeças.Isto faz com que ocorra uma necessidade de um marketing bem planejado para que se tenha o maior domínio possível do mercado mundial da carne.Na pecuária de elite, em um nível de acesso menor, também faz-se uso do marketing, é esse o responsável por divulgar os avanços no melhoramento genético, posteriormente aplicado ao rebanho comercial melhorando sua qualidade.É conhecendo as formas e as etapas do marketing que se pode aplicá-lo de forma eficiente, sendo esse dividido em dois, o marketing estratégico (a longo prazo) e o operacional (curto prazo).Essas estratégias possuem quatro fundamentos, análise, adaptação, ativação e avaliação.Conhecendo o marketing brasileiro é preciso avaliar o mercado do país que é bastante promissor devido a uma melhora na renda dos brasileiros.Isto mostra que a BARBOSA, F.S.S.P. et al.Marketing na pecuária de corte.PUBVET, Londrina, V. 7, N. 19, Ed. 242, Art.1602, Outubro, 2013.demanda mundial por carne bovina virá de países em desenvolvimento, onde o Brasil é um ótimo exemplo, por produzir carne de altíssima qualidade e vender pelo mesmo preço que a carne mais cara dos EUA.O produto de luxo está globalizado e o Brasil tem nichos e segmentos de mercado que pagam tão bem quanto os melhores dos EUA e Europa.Um importante exemplo a seguir nesta área é a Austrália, um país que investiu em marketing e hoje, possuiu uma marca forte no mercado da carne.Objetivouseos tipos de marketing existentes, bem como suas etapas e características, definir os segmentos do marketing dentro do agronegócio, e analisar o mercado da pecuária de corte no Brasil e no mundo.Observou-se a necessidade do marketing para se adequar ao mercado mundial do segmento, e também a condição do Brasil dentro deste segmento, pecuária de corte, também foi observada a importância do marketing na pecuária de elite, que tem a função de divulgar um bom produto posteriormente aplicado ao rebanho comercial na forma de genética de qualidade.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.063 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".