Characterization of milk production systems in the county of Alegrete, RS, Brazil, based on productive indexes

Caroline Alvares Silva; Leonardo Ereno Tadielo; Neliton Flores Kasper; Othon Dalla Colletta Altermann; Taiani Ourique Gayer; Rodrigo Holz Krolow; Ricardo Pedroso Oaigen; Deise Dalazen Castagnara

doi:10.14393/BJ-v37n0a2021-42184

Authors

Caroline Alvares Silva Universidade da Região da Campanha https://orcid.org/0000-0003-4391-9802
Leonardo Ereno Tadielo Universidade Estadual Paulista https://orcid.org/0000-0003-4731-849X
Neliton Flores Kasper Consultório particular https://orcid.org/0000-0003-0343-881X
Othon Dalla Colletta Altermann Consultório particular https://orcid.org/0000-0002-0216-8283
Taiani Ourique Gayer Universidade da Região da Campanha https://orcid.org/0000-0001-6838-8900
Rodrigo Holz Krolow Universidade da Região da Campanha https://orcid.org/0000-0002-8695-7158
Ricardo Pedroso Oaigen Universidade da Região da Campanha https://orcid.org/0000-0002-5071-4170
Deise Dalazen Castagnara Universidade da Região da Campanha https://orcid.org/0000-0002-9143-305X

DOI:

https://doi.org/10.14393/BJ-v37n0a2021-42184

Keywords:

Cluster Analysis, Dairy Properties, Production Systems, Technology.

Abstract

This study aimed to characterize dairy production systems in Alegrete, RS, Brazil, based on productive indices, management practices, and technification. The present study was conducted on 43 farms distributed in 22 localities of the county. The collection of data on milk production systems was carried out through visits to the properties, using a semi-structured guide questionnaire. The data obtained with the questionnaires were tabulated in Excel and with the aid of the IBM SPSS Statistics 20.0 software, through multivariate statistics, data were submitted to main component analysis (MCA) and hierarchical clusters analysis (HCA), allowing the division of 43 production units into homogeneous groups. The studied variables were summarized through the MCA in two main components (1 and 2), which clarified 71.53% of the explained variance. The alpha-Cronbach values observed for the two main components totaled 0.977, a result that confirms the reliability of the questionnaire used and reveals the high correlation between the answers obtained. From the hierarchical classification analysis, the dataset of the 43-farm studied was reduced to six groups (G1, G2, G3, G4, G5, and G6). The quadrants obtained from the insertion of the axes of the main components 1 and 2 allowed the interpretation of the groups of systems, according to the characteristics related to milk production. G2 presented the highest number of farms of the six systems formed, representing 41.86% of the establishments studied. These are characterized by being a more productive farm, an average 881-1 L day, with greater technological adoption of production and greater area destined to milk production, corresponding to the average of 78 hectares. The productive aspects that define the characteristics of milk production systems in the county were related to the structure of the herd, pasture area, daily production, disposal criteria, and milking management. The main differences found in the different groups are related to the productive indexes, suggesting that the technical assistance and rural extension actions in the dairy production systems in the county of Alegrete should be directed according to the individual need of each group formed.

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