Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 12
 İndirme 2
Genç Çiftçi Projesi Desteğinden Yararlanma Durumunu Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi: Akdeniz Bölgesi Örneği
2022
Dergi:  
Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi
Yazar:  
Özet:

This study aims to determine the characteristics of young farmers and their businesses that benefit from and cannot benefit from young farmer support in the Mediterranean Region and determine the factors that affect the benefit of young farmer project support. In 2016, a survey was conducted with all 160 producers who benefited from young farmer support, and a survey was conducted with 56 producers who applied for young farmer project support but could not benefit from it to make comparisons between groups. The tendency of farmers to benefit from the young farmer support project was determined using artificial neural networks and logistic regression analysis. It was determined that the majority of the producers who received support only made animal production and mixed production (livetock production and vegetable production), while the majority of the producers who did not receive support made only plant production. With both analysis methods, it was determined that the most critical variables that affect the benefit of young farmer project support are the type of activity, the share of non-agricultural income in total income, the number of farmers in the family, the education period, the status of having non-agricultural income and family size. The total correct classification rate was found to be 87.04% in the logistic regression analysis and 91.20% in the artificial neural network analysis, and it was seen that the classification percentages obtained by both methods were quite close to each other. Downloads PDF (Türkçe) Published 31-01-2022 How to Cite Uysal, O., & Birol, D. (2022). Identification of Factors Affecting Benefiting from Young Farmer Project Support: Case of the Mediterranean Region. Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology, 10(1), 66–74. https://doi.org/10.24925/turjaf.v10i1.66-74.4910 More Citation Formats ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver Download Citation Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX Issue Vol. 10 No. 1 (2022) Section Research Paper License

Anahtar Kelimeler:

2022
Yazar:  
0
2022
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi

Alan :   Ziraat, Orman ve Su Ürünleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 2.775
Atıf : 3.119
2023 Impact/Etki : 0.105
Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi