Статистически групировки при изследване нагласите на фермерите за внедряване практиките на прецизното земеделие
Ангел Саров
, Божидар Иванов, Михаела Михайлова, Божин Божинов, Силвия Василева
Резюме: Прилагането на техники за прецизно земеделие води до значителни подобрения както в икономическо, така и в екологично отношение. Оптимизира използването на ресурси и намалява рисковете, пред които се изправят фермерите, свързани с природни явления, болести при растениятаи животните, но увеличава технологичните рискове. Целта на статията е да се изследват нагласите на земеделски производители по отношение възможностите и перспективите за внедряване на технологиите на прецизното земеделие, като се идентифицират и установят най-възможните и обединяващи виждания и схващания, получени от проведено теренно проучване. В тази статия е използвана статистическа групировка за обработката на проведени анкети в стопанства в България. Предвид увеличаващата се роля на технологиите и важността им за разширяване, подобряване и стабилизиране на стопанствата, ролята на прецизното земеделие в отрасъл „Селско стопанство“ се затвърждава.
Ключови думи: нагласи; анкета; прецизно земеделие; представителност; статистическо групиране
Цитиране: Sarov, A., Ivanov, B., Mihailova, M., Bozhinov, B., Vasileva, S. (2024). Statistical grouping in studying farmers’ attitudes for adopting practices of precise agriculture. Bulgarian Journal of Agricultural Economics and Management, 69(1), 27-37 (Bg).
| Литература: (click to open/close) | Beluhova-Uzunova, R., & Hristov, K. (2020). Models for balanced development of Bulgarian rural regions in the context of CAP post-2020. Trakia Journal of Sciences, 18(1), 491-497. https://doi.org/10.15547/tjs.2020.s.01.080
Bojinov, B., Ivanov, B., & Vasileva, S. (2022). Current state and usage limitations of vegetation indices in precision agriculture. Bulgarian Journal of Agricultural Science, 28(3), 387-394.
Cochran, W. G. (1963). Sampling Techniques. 2nd Ed., New York: John Wiley and Sons, Inc.
Da Silveira, F., Da Silva, S. L. C., Machado, F. M., Barbedo, J. G. A., & Amaral, F. G. (2023). Farmers’ perception of the barriers that hinder the implementation of agriculture 4.0. Agricultural Systems, 208, 103656. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2023.103656
Deming, W. E. (1986). Out of the crisis. Cambridge, MA: Massachusetts Institute of Technology.
Foster, L. A., Szilagyi, K., Wairegi, A., Oguamanam, C., & De Beer, J. (2023b). Smart farming and artificial intelligence in East Africa: Addressing indigeneity, plants, and gender. Smart Agricultural Technology, 3, 100132. https://doi.org/10.1016/j.atech.2022.100132
Ivanov, B. (2020). Raboten document na metodika za izchislitelnite analizi I opredelyane na predstavitelnostta na izvadkata pri anketno prouchvane i polouchavane na srednite I razlichnite grupirovki. Institut po agrarna Ikonomika po proekt “Optimizirane parametrite na preciznoto zemedelie za podobriavane efektivnostta na proizvodstvoto i proslediaemostta na produktite ot selskoto stopanstvo” (Bg).
Ivanov, B.; Vasileva, S.; Bachev, Hr.; Toteva, D.; Sarov, A.; Mihaylova, M. (2022). Classification of farm scale and approach for sample’s processing. Ikonomika i upravlenie na selskoto stopanstvo, 67(1), 60-70 (Bg).
Otieno, M. (2023). An extensive survey of smart agriculture technologies: Current security posture. World Journal of Advanced Research and Reviews, 18(3), 1207-1231. https://doi.org/10.30574/wjarr.2023.18.3.1241
Ramsey, C. A., & Hewitt, A. D. (2005). A methodology for assessing sample representativeness. Environmental Forensics, 6(1), 71-75. https://www.researchgate.net/publication/239820911_A_Methodology_for_Assessing_Sample_Representativeness
Salam, A., Usman, R. (2020). Decision Agriculture - Purdue e-Pubs. Paper 47. https://docs.lib.purdue.edu/cit_articles/47 (n.d.) Retrieved January 11, 2024, from docs.lib.purdue.eduhttps://docs.lib.purdue.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1049&context=cit_articles
|
|
| Дата на публикуване: 2024-03-29
Свали пълен текст 
