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Record W4392797670 · doi:10.47820/recima21.v5i3.5009

DETERMINAÇÃO DE CUSTOS E ANÁLISE DE RENTABILIDADE DA TERMINAÇÃO DE BOVINOS DE CORTE EM SISTEMA SEMICONFINADO

2024· article· pt· W4392797670 on OpenAlexaff
José Henrique Schwalbert Pezente, Elísio de Camargo Debortoli

Bibliographic record

VenueRECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218 · 2024
Typearticle
Languagept
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgricultural and Food Sciences
Canadian institutionsOuranos
Fundersnot available
KeywordsMathematics

Abstract

fetched live from OpenAlex

A bovinocultura de corte é uma atividade relevante no país e também no estado do Rio Grande do Sul. Este estudo teve como objetivo determinar o resultado econômico da terminação de bovinos de corte em sistema semiconfinado em uma propriedade localizada na região do Alto Jacuí, do estado do Rio Grande do Sul, para os ciclos de produção dos anos de 2019, 2020 e 2021. A propriedade está localizada na cidade de Colorado-RS, e possui como atividade principal a bovinocultura de corte. Para a análise de rentabilidade, foram utilizadas estruturas propostas por Matsunaga et al. (1976) e CONAB (2010), considerando: custos fixos, custos variáveis, custos operacionais, renda dos fatores e custos totais. As receitas da atividade foram compostas pela venda de animais para abate, venda de aveia provenientes das áreas destinadas à pecuária, ganho de capital com animais em estoque, transferidos de um ciclo para outro. Os preços de insumos agrícolas foram considerados os valores nominais, anotados pelo produtor em seus registros. Para análise econômica da atividade foram usados os indicadores: margem bruta; margem líquida; resultado econômico; lucratividade e; ponto de equilíbrio. Os resultados apresentaram custos operacionais com a maior proporção de custos, destacando-se o item alimentação. Outro item representativo foi com a compra dos animais para a engorda. A propriedade apresentou rentabilidades de 40,39% para o ciclo de produção do ano de 2021, sendo menor que as rentabilidades dos anos anteriores, demonstrando a redução das margens do resultado econômico a partir do aumento no preço dos insumos.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.655
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.259 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2024
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