The objective of this study was to investigate the time used for daily activities by rural housewives. This study was carried out two aspects-the amount and the distribution of time. However, the characteristics of agriculture and the farming season influenced on rural housewives activities. There fore, in this study, survey areas divided into two groups-the traditional and the commercial agricultural area. And I conducted surveys in two times-the busy farming season and the leisure season for farmers. Data for 286 housewives(76 in traditional area on the leisure season, and 68 in commercial 142 in traditional area on the busy farming season)were collected by interviews, in which wives were asked to recall the used of time on the previous day, and a time record chart broken into fifteen minute intervals. The statistics for data analysis were frequency, percentile, T-test, and F-test by SPSS PC programs. The findings are as follows; 1)The average total time of rural housewives on labour was 8 hours 53 minutes, on socio-cultural activities 4 hours 18 minutes, and on physiological activities 11 hours 2 minutes. 2) The amount of time on agricultural labour was 6 hours 47 minutes in busy farming season, and 2 hour 45 minutes in leisure season. 3) The average time on household labour was 3 hours 51 minutes. 4) The amount of time on socioculture activities was 2 hours 19 minutes in busy farming, and 6 hours 16 minutes in leisure season. 5) The average time on physiological activities was 11 hours 2 minutes.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.4
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pp.539-547
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2021
Indonesia is the largest exporter of palm oil in the world. The province of West Sulawesi is the second-largest palm oil producer in Indonesia. This study examines the contributions of oil palm farming to total household income and the factors affecting the household expenditure of oil palm smallholders in West Sulawesi, Indonesia. This study also identifies the problems related to oil palm production in the province. Primary data were collected from 174 oil palm smallholders using a standardized questionnaire in the Lariang sub-district, Pasangkayu, West Sulawesi, Indonesia. Several statistical tools were employed to analyze the data. The study estimated the average household income of the smallholders at IDR 30,417,441 per year, out of which 85,8% comes from oil palm farming, followed by non-oil palm farming (8%) and off farming (6.2%). On the other hand, the average household expenditure was found to be IDR 23,476,069 per year which 66% goes for food consumption and 34% for non-food consumption. The findings revealed that household expenditure of the oil palm smallholders is strongly and positively affected by a number of factors such as household income, education level, family size, earning members in the family, number of children attending school, and amount of credit taken by the household.
Jaeho Lee;Wongi Jeon;Juhyoung Sung;Kiwon Kwon;Yangseob Kim;Kyungwon Park;Jongho Paik;Sungyoon Cho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.8
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pp.2431-2449
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2024
As problems such as water pollution and fish species depletion have become serious, a land-based fish farming is receiving a great attention for ensuring stable productivity. In the fish farming, it is important to determine the timing of shipments, as one of key factors to increase net profit on the aquaculture. In this paper, we propose a system for predicting net profit to support decision of timing of shipment using fish farming-related statistical data. The prediction system consists of growth and farm-gate price prediction models, a cost statistics table, and a net profit estimation algorithm. The Gaussian process regression (GPR) model is exploited for weight prediction based on the analysis that represents the characteristics of the weight data of cultured fish under the assumption of Gaussian probability processes. Moreover, the long short-term memory (LSTM) model is applied considering the simple time series characteristics of the farm-gate price data. In the case of GPR model, it allows to cope with data missing problem of the weight data collected from the fish farm in the time and temperature domains. To solve the problem that the data acquired from the fish farm is aperiodic and small in amount, we generate the corresponding data by adopting a data augmentation method based on the Gaussian model. Finally, the estimation method for net profit is proposed by concatenating weight, price, and cost predictions. The performance of the proposed system is analyzed by applying the system to the Korean flounder data.
There is little information on smallholder dairy farming in Zimbabwe. With such inadequate knowledge, no meaningful decisions on how to improve these systems can be made. A study was, therefore, carried out in Nharira communal area and Lancashire small-scale commercial area to provide information on the viability of dairy farms. This paper is based on data obtained through participatory monitoring of 13 smallholder dairy farms in 1996 and 1997. All the four farms in Lancashire were found to be viable in both years. In Nharira, two out of the nine farms in 1996 and three farms in 1997 failed to break even. There were considerable inter-farm differences in the contribution of milk sales towards total income from dairy farming, ranging from 41% to 99% in Nharira and 71% to 81% in Lancashire in 1996. Corresponding estimates in 1997 were 51-95% and 72-78%, respectively. Expenses on cattle feeds contributed 36-84% in 1996 and 37-80% in 1997 towards total variable costs in Nharira. In Lancashire, the respective estimates were 15-33% and 22-36%. Seven out of the nine studied farms in Nharira and three out of four in Lancashire realized higher gross margin (GM) in 1997 than in 1996. All these farming households had conserved considerable amounts of farm-grown feeds. It was concluded that feed costs, number of cows and sizes of land holdings were the main factors determining viability of smallholder dairy farming. The major challenge to smallholder dairy farming in Nharira, in particular, was to develop low-cost feeding strategies.
This study examined the level of experienced problem and related variables of farming women as a part of study on problem diagnosis and status enhancement of rural women. The subjects were 980 married farming women living in rural area. Data were analyzed by frequencies, percentages, mean, standard deviation, factor analysis, t-test, ANOVA, Duncan-test, and multiple regression. The major findings were as follows : 1) Rural women experienced five categorized problems(farming work & health problem, institution & facilities problem, personality differences & communication problem with husband, child & in-law relatives problem, and husbands violence & sexual problem. 2) The significant variables that influenced on experienced problems were conflict coping behaviors, husbands housework participation, farming work time, age, the level of health, and income etc. Additionally socio-demographic factors, their vocational consciousness, housework sharing, and couples difference of sex-role attitude as related variables of the level of experienced problem of farming women were exmained and discussed the implication.
There are growing interests in environmental friendly cultivation for the matter of health concern. This study analyzes an economic efficiency of strawberry and tomato farming by considering the role of environmentally friendly cultivation. The Database of Rural Development Administration is used for strawberry and tomato farming households. We adopt a Bayesian stochastic frontier model to resolve a small sample property of the data. Empirical finding is that environmentally friendly cultivation improves the revenue of farming but the effect on net profit is not conclusive which calls for future research.
The objective of this study was to develop a mathematical model for optimum design of diversified farming systems which have the regional characteristics. For this purpose, the farming surveys were conducted for mainly 1984 agriculture. They were carried out on January and July 1985 for three villages of central region of Korea. The surveyed data were analyzed by systems analysis and the diversified farming systems were modeled. They consist of four and six croping patterns for paddy and upland, two and three kinds of fruit crop and livestock, and seven kinds of farm machinery for each work system. Then a mathematical model was developed by the multiple objective decision making (MODM) method in order to design optimum systems of diversified farming. It consists of 23 decision variables, two objective functions and nine constraint functions. The goals of objective function are maximization of agricultural incomes and power inputs of farm machinery, and the modeled factors for constraint function are arable land, available capital, labor, and land utilization.
This study was carried out to present the measures for the stable environment-friendly rice's production, farm income increase and consumption revitalization and so on by analyzing economic effects of the environment-friendly rice's production complex by certification type, cultivation type and distribution type. Data were collected from the environment-friendly rice's production complex in Kyunggi, Kangwon, Chungnam and Chunnam provinces. Survey was conducted with sorted by organic and no-pesticide farming. Of the samples 5 types of organic farming and 4 types of no-pesticide farming were surveyed in 17 and 18 complex, respectively. The farmers income of organic and no-pesticide farming per 10a were individually about $29{\sim}68%$ and 50% higher than the conventional farming. Base on the above results, the reasonable measures fur the stable environment-friendly rice's production and distribution and consumption revitalization were to secure partnership among business, universities, government and research institutes sectors, to organize farmers group and production complex, to establish RPC for environment-friendly rice and to introduce certification system for the distribution dealers.
After the release of facts that the high nitrate contents in vegetables by Korean organic farming, organic farmers were recommended by Korean Organic Farmer Association to apply 20t/ha compost while they applied before as much as they could, sometimes even more than 100t/ha. This study was aimed to check the safety of Korean organic product in terms of nitrate content. Current nitrate content in leaf and root vegetables by 3 different farming systems(organic farming, conventional farming, greenhouse farming) were monitored and furthermore it was compared with previously published another data in Korea to find out any changes among the monitored years(1993-1999). Current nitrate content in chinese cabbage, lettuce and kale became less compare to those of the beginning of monitoring, and especially those cultivated organic farming got the lowest value while previous organic vegetables at beginning of 90's showed the higher value than those cultivated in greenhouse. This decrease in organic vegetables was affected by less application rate of organic fertilizer than before at 20t/ha. But the nitrate level by organic farming was still higher compare to those cultivated by conventional farming in open field, since currently monitored organic vegetables were cultivated basically in greenhouse condition. It shows the organic farmer the necessity of transfer their farming site and condition from greenhouse to open field in order to decrease of its high level of nitrate caused long-term application and slow release characteristics of organic fertilizer. It was concluded the adoption of soil nitrate test to recommend a organic farmer the exact application rate for need of crop growth. Additionally the mechanism of lower nitrate accumulation in rice and fruit vegetables were also discussed in the paper.
Youngjin Kim;Junyong So;Yeongjae On;Jaeyoon Lee;Jaeyoon Lee
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.4
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pp.180-186
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2022
Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., soil moisture sensors) and micro-climate monitoring sensors (e.g., thermometers and irradiance sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and performance estimation. Particularly, the real-time monitoring data is used as an input of the DSS system for performance estimation of an APV system in terms of production yields of crops and monetary benefit so that a data-driven function is implemented in the proposed system. The proposed DSS is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the smart farming technology in the field of agriculture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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