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Classification variables of cattle farms in the mountains of León, Spain

  • Autores: Emma Serrano Martínez, María Paz Lavín González, Ángel Ruiz Mantecón, Alberto Bernués Jal, F. Javier Giráldez García
  • Localización: Spanish journal of agricultural research, ISSN-e 2171-9292, ISSN 1695-971X, Vol. 2, Nº. 4, 2004, págs. 504-511
  • Idioma: inglés
  • Títulos paralelos:
    • Identificación de variables de clasificación en explotaciones productoras de carne de vacuno en las montañas de León
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En este trabajo se aborda la primera etapa de la realización de una tipología de explotaciones, que es la identificación de las variables de clasificación. El objetivo concreto de este trabajo fue identificar las variables más adecuadas para caracterizar y clasificar las explotaciones productoras de carne de vacuno de las montañas de León utilizando una técnica estadística multivariable, el análisis de componentes principales. La información utilizada fue obtenida mediante la realización de encuestas en explotaciones productoras de carne de vacuno de la comarca de Montaña de Riaño (León) y entre los años 1996 y 1998. Las 35 variables consideradas en el análisis de componentes principales se refieren a características de la mano de obra, base animal, producciones, utilización del territorio y economía de las explotaciones. A partir de dicho análisis se seleccionaron siete factores que explican el 67,1% de la varianza total.

    • English

      This paper reports the first stage in the establishment of a farm classification system: the identification of classification variables. The aim of this work was to identify the variables most appropriate for characterising the cattle farms of the mountains of León, Spain, using multivariate and principal components analysis. The information used was obtained by surveying the cattle farms of the Montaña de Riaño (León) area from 1996-1998. The 35 variables taken into account in the principal components analysis refer to labour, the stock base, production, land use and farm economy. Seven principal components were found to explain 67.1% of the total variance


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