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dc.contributor.advisorBarcellos, Julio Otavio Jardimpt_BR
dc.contributor.authorOliveira, Tamara Esteves dept_BR
dc.date.accessioned2013-03-13T01:40:13Zpt_BR
dc.date.issued2012pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/67541pt_BR
dc.description.abstractEste trabalho propõe uma metodologia para auxiliar o empresário rural no momento de decidir qual a tecnologia menos arriscada para aumentar a taxa de prenhez em seu sistema de produção de bezerros. Para tanto, foram avaliadas as percepções de especialistas quanto a sete fatores a partir dos quais foi desenvolvida uma equação para calcular este risco. Tais parâmetros e suas definições foram apresentados em questionários aos 18 especialistas, selecionados por amostragem não probabilística. Neste documento foram listadas 32 tecnologias, avaliadas de acordo com os parâmetros conforme a escala Likert de cinco níveis. Foram utilizados os parâmetros relacionados diretamente ao risco das tecnologias, atribuindo-se um valor conforme a nota dos especialistas, de forma a ajusta-las conforme sua influência no risco, se positiva ou negativa. Não houve diferença significativa entre o risco calculado e o estimado pelos especialistas, além de ambos apresentarem alta correlação, validando esta metodologia. As tecnologias de insumo se apresentaram mais arriscadas, indicando custo, complexidade operacional e conhecimento técnico mais elevados do que as de processo. Da mesma forma, as tecnologias de manejo demonstraram menor risco em relação às nutricionais e reprodutivas, que não apresentaram diferença entre si. As tecnologias consideradas inovadoras foram mais arriscadas do que as consolidadas, apresentando todos os parâmetros mais elevados, com exceção da flexibilidade. Dessa forma, a metodologia desenvolvida foi capaz de determinar o risco das tecnologias, obtendo resultados semelhantes às percepções dos especialistas.pt_BR
dc.description.abstractThis study proposes a methodology to assist the farmers in deciding which technology is less risky to reduce the inefficiencies of their cow-calf production. Thus, were evaluated the perceptions of experts about seven factors predetermined from which were developed a formula to calculate this risk. These parameters and their definitions were reported in questionnaires to 18 experts, selected by nonprobability sampling. This document listed 32 technologies evaluated according to the parameters in the Likert scale of five levels. Were used the parameters directly related to the risk, assigning a value to the experts notes, in order to adjust these as their influence on the risk, whether positive or negative. There was no significant difference between the calculated and the estimated risks; they also had a high correlation, validating this methodology. The innovative technologies were more risky, indicating cost, operational complexity and technical knowledge higher than the process technologies. Likewise, the management technologies showed less risk than the nutritional and reproductive ones, which appear to have no difference among them. The innovative technologies were riskier than the consolidated ones, with all the standards higher, with the exception of flexibility. The methodology was able to determine the risk of technologies, obtaining similar results to the perceptions of the experts.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectCalvesen
dc.subjectBovino de cortept_BR
dc.subjectAdministração ruralpt_BR
dc.subjectBeef cattleen
dc.subjectCow-calf productionen
dc.subjectPecuáriapt_BR
dc.subjectProduction systemsen
dc.subjectInnovation managementen
dc.subjectPregnancy rateen
dc.titleMetodologia para quantificação do risco das tecnologias na pecuária de criapt_BR
dc.title.alternativeMethodology for risk measurement of the technologies in cow-calf systems en
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000873444pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Agronomiapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Zootecniapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2012pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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