Geri Dön

Sürü yönetim sistemi kullanan süt sığırcılığı işletmelerinin teknik etkinliğinin belirlenmesi

Determination of technical efficiency of dairy farms using herd management systems

PDF İndir

  1. Tez No: 824623
  2. Yazar: HİLAL AR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ARİF ŞAHİNLİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 180

Özet

Sürü yönetim sistemleri adı verilen yazılımlar; süt sığırlarının fizyolojik, davranışsal ve üretim verilerini ölçerek kaydetme imkânı sunarken çeşitli veri akışlarını bir araya getirerek işletmenin durum analizini kolaylaştırmaktadır. Süt sığırcılığı işletmelerinde teknik etkinliğin belirlenmesi, işletmelerin performanslarını değerlendirmek için kullanılan önemli bir göstergedir. Bu çalışmada 2019-2020 üretim döneminde Konya ilinde süt sığırcılığında bilgisayar destekli sürü yönetim sistemleri ile veriyi yöneten işletmelerin teknik etkinliği (TE) stokastik sınır analizi yöntemi (SSA) ve yapay sinir ağları (YSA) ile değerlendirilmiştir. Çalışmada iki ayrı değişken veri seti kullanılmıştır. Birinci veri setinde sürü yönetim sisteminde kayıtlı veriler kullanılmıştır. İkinci veri setinde ise literatüre dayanarak, değişkenler belirlenmiştir. İki model ortalamalar arasında anlamlılı bir fark olup olmadığına bakmak için t testi yapılmıştır (t=-1,161, p

Özet (Çeviri)

The software, known as herd management systems, provides the opportunity to record and measure the physiological, behavioral, and production data of dairy cattle while consolidating various data streams to facilitate operational analysis. Determining technical efficiency is a significant indicator used for evaluating the performance of dairy farms. In this study, the technical efficiency of dairy farms managing data using computer-assisted herd management systems in the dairy sector in Konya province during the 2019-2020 production period was evaluated through stochastic frontier analysis and artificial neural networks. Two separate sets of variable data were utilized in the study. The first dataset included recorded data from the herd management system. In the second dataset, variables were identified based on the literature. A t-test was conducted to examine whether there is a significant difference between the means of two models (t = -1.161, p < .255), and it was determined that there is no significant difference. Consequently, data obtained from herd management systems serve as a crucial tool for assessing the technical efficiency of dairy farms. The results indicated that factors such as receiving livestock-related education and operating disease-free farms reduce both technical and economic inefficiencies. Giving importance to the education of the producer and the support for disease-free farm operations will be beneficial in enhancing efficiency. Artificial neural networks (ANNs) analyze various factors influencing business performance and aid in calculating the technical efficiency levels of enterprises. However, a limitation arises from the inability to include factors causing inefficiencies related to the enterprise and its owners in the analysis. While TE calculated using the maximum formula with ANN was 89.30%, the TE value obtained through Stochastic Frontier Analysis (SSA) was 92.04%. While the TE determined by ANN (maximum) is 89.30%, the TE value calculated through Stochastic Frontier Analysis (SSA) is obtained as 92.04%. The TE (average of 10%) efficiency score is determined as 91.10%, closely approximating the value determined by SSA. ANNs can serve as a tool for calculating farms' technical efficiency levels and could play a crucial role in evaluating business performance.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    621160

    I. laktasyon başındaki sağmal ineklerde bazı aerobik bakteriyel mastitis etkenlerinin fenotipik ve genotipik olarak incelenmesi

    Phenotypical and genotypical investigations on some aerobic bacterial agents isolated from mastitic cows in beginning of first lactation

    TUNCAY ÇÖKÜLGEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Veteriner HekimliğiSelçuk Üniversitesi

    Mikrobiyoloji (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı

    PROF. UÇKUN SAİT UÇAN

  2. Tez No

    796883

    Optimum PV and BESS sizing with PSO and GA

    PSO ve GA ile optimum PV ve BESS boyutlandirma

    SELAHATTİN GARİP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Akıllı Şebekeler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞABAN ÖZDEMİR

  3. Tez No

    699149

    Proposing a model for precision management supervised with machine learning in livestock management

    Çiftlik hayvanı yetiştiriliğinde makine öğrenmesi destekli hassas sürü yönetimi için model önerisi

    BAHADIR BARAN ÖDEVCİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NAFİZ AYDIN

    PROF. DR. EBRU EMSEN

  4. Tez No

    18388

    Kredi kartı ve uygulamaları

    Başlık çevirisi yok

    KEMAL KUZU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Bankacılıkİstanbul Üniversitesi

  5. Tez No

    774938

    Estimation of the energy output of a photovoltaic panel by metaheuristic optimization based artificial neural networks

    Bir fotovoltaik panelin enerji çıkışının metaheuristik optimizasyon tabanlı yapay sinir ağları ile tahmini

    ALI KAMIL GUMAR GUMAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA DEMİR

Geri Dön