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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria de Alimentos; Embrapa Clima Temperado; Embrapa Gado de Leite; Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
10/06/2019 |
Data da última atualização: |
06/02/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
DERETI, R. M.; GONCALVES, E. B.; ZANELA, M. B.; SCHAFHAUSER JUNIOR, J.; ALVARENGA, M. B. |
Afiliação: |
ROGERIO MORCELLES DERETI, CNPGL; ELISABETH BORGES GONCALVES, CTAA; MAIRA BALBINOTTI ZANELA, CPACT; JORGE SCHAFHAUSER JUNIOR, CPACT; MARCELO BONNET ALVARENGA, CPACT. |
Título: |
Boas práticas agropecuárias na pecuária leiteira. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
Revista de Política Agrícola, Brasília, DF, v. 27, n. 4, p. 60-72, 2018. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Resumo Esta pesquisa tem por hipótese que a elaboração de planos de ajuste específicos, baseados no diagnóstico prévio das não conformidades nas práticas agropecuárias adotadas individualmente nas fazendas, influencia o sucesso de programas de fomento à qualidade do leite. Depois do diagnóstico do nível de adoção e o desempenho das práticas adotadas pelos produtores, foram elaborados e executados planos de ajuste de não conformidades baseados na avaliação de 33 grupos de indicadores, agrupados segundo as seis áreas-chave do Guia FAO-IDF de Boas Práticas Agropecuárias na Produção de Leite. Os grupos de indicadores foram avaliados segundo uma escala de desempenho cuja amplitude variou de -2, o menor índice de desempenho aceitável para o grupo, até 2, sendo a conformidade em zero, centro da escala. A definição das áreas a serem priorizadas foi baseada em dois critérios de decisão: 1) impacto na segurança do alimento; e 2) impacto no resultado econômico da atividade produtiva. Foram incluídas 14 propriedades na pesquisa, e os grupos de indicadores foram avaliados antes e depois da execução dos planos de ajuste. A análise estatística comparou os desempenhos inicial e final dos indicadores. Houve melhora significativa (p < 0,05) em 13 das 14 propriedades estudadas, o que mostra que a hipótese testada não deve ser rejeitada. |
Palavras-Chave: |
Dairy quality; Produção de leite; Production systems; Qualidade do leite; Sistemas de produção. |
Thesaurus Nal: |
Dairy farming. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/198869/1/Artigo-RevPolAgric-Dereti-BP-RPA-2018.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/199408/1/Boas-praticas-agropecuarias.pdf
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Marc: |
LEADER 02095naa a2200241 a 4500 001 2110110 005 2024-02-06 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aDERETI, R. M. 245 $aBoas práticas agropecuárias na pecuária leiteira.$h[electronic resource] 260 $c2018 520 $aResumo Esta pesquisa tem por hipótese que a elaboração de planos de ajuste específicos, baseados no diagnóstico prévio das não conformidades nas práticas agropecuárias adotadas individualmente nas fazendas, influencia o sucesso de programas de fomento à qualidade do leite. Depois do diagnóstico do nível de adoção e o desempenho das práticas adotadas pelos produtores, foram elaborados e executados planos de ajuste de não conformidades baseados na avaliação de 33 grupos de indicadores, agrupados segundo as seis áreas-chave do Guia FAO-IDF de Boas Práticas Agropecuárias na Produção de Leite. Os grupos de indicadores foram avaliados segundo uma escala de desempenho cuja amplitude variou de -2, o menor índice de desempenho aceitável para o grupo, até 2, sendo a conformidade em zero, centro da escala. A definição das áreas a serem priorizadas foi baseada em dois critérios de decisão: 1) impacto na segurança do alimento; e 2) impacto no resultado econômico da atividade produtiva. Foram incluídas 14 propriedades na pesquisa, e os grupos de indicadores foram avaliados antes e depois da execução dos planos de ajuste. A análise estatística comparou os desempenhos inicial e final dos indicadores. Houve melhora significativa (p < 0,05) em 13 das 14 propriedades estudadas, o que mostra que a hipótese testada não deve ser rejeitada. 650 $aDairy farming 653 $aDairy quality 653 $aProdução de leite 653 $aProduction systems 653 $aQualidade do leite 653 $aSistemas de produção 700 1 $aGONCALVES, E. B. 700 1 $aZANELA, M. B. 700 1 $aSCHAFHAUSER JUNIOR, J. 700 1 $aALVARENGA, M. B. 773 $tRevista de Política Agrícola, Brasília, DF$gv. 27, n. 4, p. 60-72, 2018.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pecuária Sudeste. Para informações adicionais entre em contato com cppse.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pecuária Sudeste. |
Data corrente: |
16/09/2022 |
Data da última atualização: |
19/09/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
KAMOI, M. Y. T.; REIS, J. C. dos; SANTOS, P. M.; CUADRA, S. V. |
Afiliação: |
MARIANA YUMI TAKAHASHI KAMOI, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; JULIO CESAR DOS REIS, CPAC; PATRICIA MENEZES SANTOS, CPPSE; SANTIAGO VIANNA CUADRA, CNPTIA. |
Título: |
Impacto da época de semeadura na viabilidade econômica de dois sistemas soja-milho segunda safra em Mato Grosso. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E SOCIOLOGIA RURAL, 60., 2022, Natal. Agricultura familiar, sistemas agroalimentares e mudanças climáticas: desafios rumo aos ODS: anais. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022. |
Páginas: |
p. 1-17. |
ISBN: |
978-65-5941-796-4 |
DOI: |
10.29327/sober2022.484637 |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Sober 2022. GT01. |
Conteúdo: |
Resumo. Uma das características inerentes à atividade agropecuária é a dependência com a natureza, que aumenta os riscos a que esse setor está sujeito. Medidas para mitigação destes tem foco na prevenção, e é a que possui mais amparo de políticas públicas. Um exemplo é o zoneamento agrícola de risco climático (ZARC), que identifica os riscos de ocorrência de adversidades para o desenvolvimento de cada cultura nas regiões. O objetivo do trabalho é avaliar o impacto da época de semeadura da soja e do milho segunda safra, seguindo o que é parametrizado pelo ZARC, na viabilidade econômica de dois sistemas, em Mato Grosso. Foram criados dois sistemas representativos de soja e milho para Primavera do Leste- MT e Sorriso-MT, considerando um produtor que não utiliza nenhuma estratégia de gestão de risco. Os indicadores de viabilidade econômica foram calculados a partir de um fluxo de caixa perpétuo de 13 anos (2007 a 2020). Os rendimentos das culturas foram gerados seguindo como datas de semeadura
os decêndios do ZARC, por meio do modelo SIMPLE. Em ambas as regiões a menor produtividade é observada para soja semeada entre 16-26/09 (D27) e a maior para semeadura entre 18-28/10 (D30). Para o milho, quanto mais cedo sua semeadura, melhor seu rendimento médio. Os indicadores de viabilidade mostram que em ambas as regiões, a melhor combinação de semeadura é a soja semeada em D28 (de 27/09-06/10) e o milho em D02 (11- 21/01). Observou-se que Sorriso é menos impactado pela época de semeadura, devido à sua maior pluviosidade, sendo viável economicamente em todos os decêndios de plantio. Primavera do Leste, por sua vez, apresenta inviabilidade econômica com a soja semeada a partir D29 (7-17/10) e o milho em D05 (11-21/02). Isso demonstra que um produtor de Primavera, possivelmente se beneficiaria de estratégias que assegurem preço, e/ou produtividade, não só para garantir a viabilidade do sistema, como também para permitir uma janela de plantio
maior. MenosResumo. Uma das características inerentes à atividade agropecuária é a dependência com a natureza, que aumenta os riscos a que esse setor está sujeito. Medidas para mitigação destes tem foco na prevenção, e é a que possui mais amparo de políticas públicas. Um exemplo é o zoneamento agrícola de risco climático (ZARC), que identifica os riscos de ocorrência de adversidades para o desenvolvimento de cada cultura nas regiões. O objetivo do trabalho é avaliar o impacto da época de semeadura da soja e do milho segunda safra, seguindo o que é parametrizado pelo ZARC, na viabilidade econômica de dois sistemas, em Mato Grosso. Foram criados dois sistemas representativos de soja e milho para Primavera do Leste- MT e Sorriso-MT, considerando um produtor que não utiliza nenhuma estratégia de gestão de risco. Os indicadores de viabilidade econômica foram calculados a partir de um fluxo de caixa perpétuo de 13 anos (2007 a 2020). Os rendimentos das culturas foram gerados seguindo como datas de semeadura
os decêndios do ZARC, por meio do modelo SIMPLE. Em ambas as regiões a menor produtividade é observada para soja semeada entre 16-26/09 (D27) e a maior para semeadura entre 18-28/10 (D30). Para o milho, quanto mais cedo sua semeadura, melhor seu rendimento médio. Os indicadores de viabilidade mostram que em ambas as regiões, a melhor combinação de semeadura é a soja semeada em D28 (de 27/09-06/10) e o milho em D02 (11- 21/01). Observou-se que Sorriso é menos impactado pela época de semeadu... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Gestão de risco; Price risk; Production risk; Risco de preço; Risco de produção; ZARC. |
Thesagro: |
Zoneamento Agrícola. |
Thesaurus NAL: |
Agricultural zoning; Risk management. |
Categoria do assunto: |
-- P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
Marc: |
LEADER 03137nam a2200301 a 4500 001 2146582 005 2022-09-19 008 2022 bl uuuu u01u1 u #d 020 $a978-65-5941-796-4 024 7 $a10.29327/sober2022.484637$2DOI 100 1 $aKAMOI, M. Y. T. 245 $aImpacto da época de semeadura na viabilidade econômica de dois sistemas soja-milho segunda safra em Mato Grosso.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E SOCIOLOGIA RURAL, 60., 2022, Natal. Agricultura familiar, sistemas agroalimentares e mudanças climáticas: desafios rumo aos ODS: anais. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte$c2022 300 $ap. 1-17. 500 $aSober 2022. GT01. 520 $aResumo. Uma das características inerentes à atividade agropecuária é a dependência com a natureza, que aumenta os riscos a que esse setor está sujeito. Medidas para mitigação destes tem foco na prevenção, e é a que possui mais amparo de políticas públicas. Um exemplo é o zoneamento agrícola de risco climático (ZARC), que identifica os riscos de ocorrência de adversidades para o desenvolvimento de cada cultura nas regiões. O objetivo do trabalho é avaliar o impacto da época de semeadura da soja e do milho segunda safra, seguindo o que é parametrizado pelo ZARC, na viabilidade econômica de dois sistemas, em Mato Grosso. Foram criados dois sistemas representativos de soja e milho para Primavera do Leste- MT e Sorriso-MT, considerando um produtor que não utiliza nenhuma estratégia de gestão de risco. Os indicadores de viabilidade econômica foram calculados a partir de um fluxo de caixa perpétuo de 13 anos (2007 a 2020). Os rendimentos das culturas foram gerados seguindo como datas de semeadura os decêndios do ZARC, por meio do modelo SIMPLE. Em ambas as regiões a menor produtividade é observada para soja semeada entre 16-26/09 (D27) e a maior para semeadura entre 18-28/10 (D30). Para o milho, quanto mais cedo sua semeadura, melhor seu rendimento médio. Os indicadores de viabilidade mostram que em ambas as regiões, a melhor combinação de semeadura é a soja semeada em D28 (de 27/09-06/10) e o milho em D02 (11- 21/01). Observou-se que Sorriso é menos impactado pela época de semeadura, devido à sua maior pluviosidade, sendo viável economicamente em todos os decêndios de plantio. Primavera do Leste, por sua vez, apresenta inviabilidade econômica com a soja semeada a partir D29 (7-17/10) e o milho em D05 (11-21/02). Isso demonstra que um produtor de Primavera, possivelmente se beneficiaria de estratégias que assegurem preço, e/ou produtividade, não só para garantir a viabilidade do sistema, como também para permitir uma janela de plantio maior. 650 $aAgricultural zoning 650 $aRisk management 650 $aZoneamento Agrícola 653 $aGestão de risco 653 $aPrice risk 653 $aProduction risk 653 $aRisco de preço 653 $aRisco de produção 653 $aZARC 700 1 $aREIS, J. C. dos 700 1 $aSANTOS, P. M. 700 1 $aCUADRA, S. V.
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