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dc.creatorMartins, Elias Amorim
dc.date.accessioned2019-06-10T18:03:34Z
dc.date.available2019-06-10T18:03:34Z
dc.date.issued2018-11-24
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/16853
dc.description.abstractAgribusiness management studies the profile and the characteristics of agriculturists from RS, adepts, partially adepts and non-adepts of technologies that are part of Precision Farming, being evaluated the levels of adoption, perceptions and property productivity history. These data were tabulated and correlated for an overall systemic view of the environment related to Precision Farming and its technological tools. It`s about an exploratory descriptive research, opinion-based, non-probabilistic sample, where the sampled population consists in 61 farmers from 47 cities in RS (RS), whose main activity is soybean culture. By applying the research through questionnaire and interviews, it was possible to tabulate and correlate qualitative and quantitative information, as these gave rise to several data. The data set results as the predominant age group people over 41 years old with predominantly elementary and high school educational levels. In relation to the participants (employees) educational level, elementary education is predominant, and in the case of access to training, more than 50% of the contributors did not receive any type of training for their activities. Regarding the properties dimensions that were part of the research, 58,154 hectares were mapped, including 42,544 of crops, 8,512 of pasture and 7,098 of legal reserve, with an average of 953 hectares per property and 74 hectares per plot. By the data it was identified among the main technologies of Precision Farming, the use of GPS, digital maps and the Soil Fertility Mapping, in the opposite direction it was identified the harvest maps and the variable rate applicators with lower utilization rates, but these are offset by outsourcing where specialized companies compensate such deficits. Other relevant data, as a large percentage of non-adherents, 82% present to the Management Systems a productivity recording percentage of 26%. Among the main correlations, it was identified that the most used technology is the Soil Fertility Mapping, tool that can increase productivity in six bags per hectare. According to the adoption levels of Precision Farming, 79% are considered partial and slow, and the level of satisfaction on average is 8 in a ranking from 0-10. Thus, getting to a view that Precision Farming is one the big tendencies in gaucho and Brazilian agriculture, although there are difficulties due to procedures and people in an evolutionary process with tendencies for migration to a broad concept, the digital agriculture.eng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectGestão de processospor
dc.subjectAgricultura digitalpor
dc.subjectPropriedades rurais e produtividade agrícolapor
dc.subjectProcesses managementeng
dc.subjectDigital agricultureeng
dc.subjectRural properties and agricultural productivityeng
dc.titleDiagnóstico da adoção de tecnologias de agricultura de precisão em propriedades rurais do Rio Grande do Sulpor
dc.title.alternativeDiagnosis of the adoption of precision agriculture technologies in rural properties of Rio Grande do Suleng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoA gestão do agronegócio estuda o perfil e as características de agricultores do Rio Grande do Sul (RS), adeptos, parcialmente adeptos e não adeptos as tecnologias que fazem parte da Agricultura de Precisão (AP),sendo avaliado os níveis de adoção, percepções e históricos de produtividade das propriedades. Estes dados foram tabulados e correlacionados para uma visão sistêmica do meio com relação à AP e suas ferramentas tecnológicas.Trata-se de uma pesquisa exploratória descritiva, de opinião, com amostragem não probabilística, onde fazem parte da população amostral 61 agricultores de 47 cidades do Estado do RS, estes tem como principal atividade a sojicultura. Com a aplicação da pesquisa através de questionários e entrevistas foi possível tabular e correlacionar informações qualitativas e quantitativas, estas deram origem a vários dados. Estes dados configuram resultados como faixa etária predominante acima 41 anos com nível de escolaridade predominantemente de ensino fundamental e médio. Em relação ao nível de escolaridade dos colaboradores (empregados) é predominante o ensino fundamental, e se tratando de acesso a treinamentos mais de 50% dos colaboradores não recebeu nenhum tipo de treinamento para suas atividades. Em relação às dimensões das propriedades que fizeram parte da pesquisa mapeou-se58.154 hectares, destes 42.544 de lavoura, 8.512 de pastagem e 7.098 de reserva legal, com uma média de 953 hectares por propriedade e 74 hectares por talhão. Com os dados identificou-se entre as principais tecnologias da AP o uso de GPS, Mapas Digitais e o Mapeamento de Fertilidade do Solo, em sentido oposto identificou-se os Mapas de Colheita e os Aplicadores a Taxa Variável com menores índices de utilização, porém estes são compensados pela terceirização onde empresas especializadas suprem estes déficits. Demais dados relevantes como grande percentual de não adeptos 82% aos Sistemas de Gestão apresentam um percentual de registros de produtividades de 26%.Dentre as principais inferências identificou-se que a tecnologia mais utilizada é o Mapeamento de Fertilidade do Solo, ferramenta que pode aumentar a produtividade em seis sacas por hectares. Os níveis de adoção da AP são considerados parciais e lentos 79% e o nível de satisfação em média é de nota 8 em um ranking de 0 – 10. Assim chegando a uma visão de que a AP é uma das grandes tendências da agricultura gaúcha e brasileira, embora exista dificuldade com relação a processos e pessoas num processo evolutivo com tendências de migração para um conceito amplo, a Agricultura Digital.por
dc.contributor.advisor1Cardoso, Claire Delfini Viana
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4489154182912581por
dc.contributor.referee1Russini, Alexandre
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4912380699178131por
dc.contributor.referee2Fiorin, Jackson Ernani
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6845721050199588por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8924030461259416por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentAgronomiapor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Agricultura de Precisãopor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApor
dc.publisher.unidadeColégio Politécnico da UFSMpor


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