982 resultados para PRODUCTIVIDAD AGRÍCOLA
Resumo:
La metionina (Met) es el aminoácido (AA) más limitante en dietas comerciales para avicultura. Durante los últimos 25 años, la DL-Met y la forma líquida del hidroxi análogo de la DL-Metionina ácido libre (MHA-FA) han sido las fuentes propuestas como suplementación en condiciones comerciales. Niveles excesivos de proteína bruta aumentan el coste y pueden perjudicar el desarrollo de las aves (Binder y Lemme, 2007). El objetivo de este ensayo fue evaluar los efectos de niveles crecientes de dos fuentes de Metionina sintética en pollos de engorde de 1 a 34 días de edad.
Resumo:
El trigo es un cereal rico en xilanos lo que reduce su potencial en piensos para aves de puesta por su efecto perjudicial sobre la digestibilidad y el porcentaje de huevos sucios (Lázaro et al., 2003). La utilización de xilanasas podría resolver esta problemática y mejorar la productividad de las aves. Diversos autores (Gracia et al., 2003) han estudiado los efectos de la inclusión de xilanasas en el pienso sobre la digestibilidad de los nutrientes y la productividad (Gutiérrez-Álamo et al., 2008). Sin embargo, sus efectos sobre la producción de enzimas endógenas y el pH de los diversos segmentos del tracto gastrointestinal (TGI) han sido poco estudiados. El objetivo de este ensayo fue estudiar la inclusión de una variedad de trigo de alto contenido en xilanos sobre diversas variables digestivas y la productividad en aves de puesta blancas.
Resumo:
Se hace un estudio del monte de origen repoblación. Su especie principal es Pinus pinaster Ait., la secundaria es Pinus sylvestris L. y tiene presencia de Pinus nigra Arn. que no estaba prevista en el proyecto de repoblación, pero probablemente apareciera por mezcla de semillas. En los años 40 se cambió el uso del monte de agrícola a forestal, claro indicio de la baja productividad del suelo para el cultivo de cereales; de esta forma se dio a los propietarios de las distintas parcelas la oportunidad de incluir sus propiedades en el consorcio existente entre la entonces llamada Diputación Provincial de Madrid y Patrimonio Forestal del Estado, de manera que contarían con el apoyo tanto técnico como económico de la Administración Pública para la gestión del mismo. Es una observación totalmente objetiva que no es un monte económicamente rentable. Desde el punto de vista ambiental, el monte supone una masa protectora para la conservación de suelo. También cuenta con varios enclavados dedicados al pasto, que conlleva el paso de ganado vacuno y lanar, lo que supone un efecto negativo para el monte. Aunque el monte sigue siendo de propiedad particular por su cercanía a la población de Zarzalejo es frecuente el uso recreativo. Esto puede ser origen de conflictos para los propietarios ya que el tránsito de personas puede generar daños o requerir de mantenimientos que generen más gastos, en una propiedad que como ya hemos apuntado, es deficitaria. En conclusión podía sugerirse inversión en obras que mejoren el uso recreativo contando con ayuda económica por parte de alguna administración pública.
Resumo:
Establecer las relaciones existentes entre variables grupales y la productividad. Analizar un modelo de relaciones entre variables grupales y productividad.
Resumo:
El objetivo general de esta Tesis Doctoral fue estudiar la influencia de diversos factores nutricionales y de manejo sobre la productividad y la calidad del huevo en gallinas ponedoras comerciales rubias. Los factores estudiados fueron: 1) Cereal principal y tipo de grasa en la dieta; 2) Nivel de proteína bruta y grasa en la dieta; 3) Nivel energético de la dieta; 4) Peso vivo al inicio del período de puesta. En el experimento 1, la influencia del cereal principal en la dieta y el tipo de grasa suplementada en la dieta sobre los parámetros productivos y la calidad del huevo fue estudiado en 756 gallinas rubias de la estirpe Lohmann desde la sem 22 hasta las 54 de vida. El experimento se realizó mediante un diseño completamente al azar con 9 tratamientos ordenados factorialmente, con 3 cereales bases (maíz, trigo blando y cebada) y 3 tipos de grasa que variaban en su contenido en ácido linoléico (aceite de soja, oleína vegetal mezcla y manteca). Todas las dietas satisfacian las recomendaciones nutricionales para gallinas ponedoras rubias según el NRC (1994) y FEDNA (2008). La unidad experimental fue la jaula para todas las variables. Cada tratamiento fue replicado 4 veces, y la unidad experimental estuvo formada por 21 gallinas alojadas en grupos de 7. Las dietas fueron formuladas con un contenido nutritivo similar, excepto para el ácido linoléico, que varió en función del tipo de cereal y grasa utilizado. Así, dependiendo de la combinación de estos elementos el contenido de este ácido graso varió desde un 0.8% (dieta trigo-manteca) a un 3.4% (dieta maíz-aceite de soja). Este rango de ácido linoléico permitió estimar el nivel mínimo de este nutriente en el pienso que permite maximizar el peso del huevo. Los parámetros productivos y la calidad del huevo se controlaron cada 28 días y el peso de las aves se midió individualmente al inicio y al final del experimento con el objetivo de estudiar la variación en el peso vivo de los animales. No se observaron interacciones entre el tipo de cereal y grasa en la dieta para ninguna de las variables productivas estudiadas. Los tratamientos experimentales no afectaron a las principales variables productivas (porcentaje de puesta, peso del huevo y masa de huevo). Sin embargo, la ganancia de peso fue mayor en gallinas alimentadas con maíz o trigo que las gallinas alimentadas con cebada (243 vs. 238 vs. 202 g, respectivamente; P< 0.05). En el mismo sentido, las gallinas alimentadas con manteca obtuvieron una mayor ganancia de peso que las gallinas alimentadas con aceite de soja u oleína vegetal (251 vs. 221 vs. 210 g, respectivamente; P< 0.05). En cuanto a las variables estudiadas en relación con la calidad del huevo, ninguna de las variables estudiadas se vio afectada por el tratamiento experimental, salvo la pigmentación de la yema. Así, las gallinas alimentadas con maíz como cereal principal obtuvieron una mayor puntuación en relación con la escala de color que las gallinas alimentadas con trigo y con cebada (9.0 vs. 8.3 vs. 8.3, respectivamente; P< 0.001). La pigmentación de la yema también se vio afectada por el tipo de grasa en la dieta, así, las gallinas alimentadas con manteca obtuvieron una mayor puntuación de color en relación con la escala de color que las gallinas alimentadas con aceite de soja u oleína vegetal (8.9 vs. 8.5 vs. 8.2, respectivamente; P< 0.001). La influencia del contenido en ácido linoléico respecto al peso de huevo y masa de huevo fue mayor a medida que el contenido de dicho ácido graso se redujo en la dieta. Así, la influencia de la dieta en los radios peso de huevo/g linoléico ingerido y masa de huevo/g linoléico ingerido fue significativamente mayor a medida que el contenido en dicho ácido graso disminuyo en la dieta (P< 0.001). Los resultados del ensayo indican que las gallinas ponedoras rubias no necesitan más de un 1.0% de ácido linoléico en la dieta para maximizar la producción y el tamaño del huevo. Además, se pudo concluir que los 3 cereales y las 3 grasas utilizadas pueden sustituirse en la dieta sin ningún perjuicio productivo o referente a la calidad del huevo siempre que los requerimientos de los animales sean cubiertos. En el experimento 2, la influencia del nivel de proteína bruta y el contenido de grasa de la dieta sobre los parámetros productivos y la calidad del huevo fue estudiado en 672 gallinas ponedoras rubias de la estirpe Lohmann entre las sem 22 y 50 de vida. El experimento fue conducido mediante un diseño completamente al azar con 8 tratamientos ordenados factorialmente con 4 dietas y 2 pesos vivos distintos al inicio de puesta (1592 vs. 1860g). Tres de esas dietas diferían en el contenido de proteína bruta (16.5%, 17.5% y 18.5%) y tenían un contenido en grasa añadida de 1.8%. La cuarta dieta tenía el nivel proteico más elevado (18.5%) pero fue suplementada con 3.6% de grasa añadida en vez de 1.8%. Cada tratamiento fue replicado 4 veces y la unidad experimental consistió en 21 gallinas alojadas dentro de grupos de 7 animales en 3 jaulas contiguas. Todas las dietas fueron isocalóricas (2750 kcal EMAn/kg) y cubrieron las recomendaciones en aminoácidos para gallinas ponedoras rubias (Arg, Ile, Lys, Met, Thr, Trp, TSAA y Val) según el NRC (1994) y FEDNA (2008). Los efectos de los tratamientos sobre las variables productivas y la calidad de huevo fueron estudiados cada 28 días. La dieta no afecto a ninguna de las variables productivas estudiadas a lo largo del período productivo. Sin embargo, el peso inicial origino que las gallinas pesadas consumieran más (120.6 vs. 113.9 g; P< 0.001), obtuvieran un porcentaje de puesta mayor (92.5 vs. 89.8%; P< 0.01) y un peso del huevo mayor (64.9 vs. 62.4 g; P< 0.001) que las gallinas ligeras. El peso inicial de las gallinas no afecto al IC por kg de huevo ni a la mortalidad, sin embargo, la ganancia de peso fue mayor (289 vs. 233 g; P< 0.01) y el IC por docena de huevos fue mejor (1.52 vs. 1.57; P< 0.01) en las gallinas ligeras que en las gallinas pesadas. En cuanto a la calidad del huevo, la dieta no influyó sobre ninguna de las variables estudiadas. Los resultados del ensayo muestran que las gallinas ponedoras rubias, independientemente de su peso vivo al inicio de la puesta, no necesitan una cantidad de proteína bruta superior a 16.5% para maximizar la producción, asegurando que las dietas cubren los requerimientos en AA indispensables. Asimismo, se puedo concluir que las gallinas con un peso más elevado al inicio de puesta producen más masa de huevo que las gallinas con un peso más bajo debido a que las primeras producen más cantidad de huevos y más pesados. Sin embargo, ambos grupos de peso obtuvieron el mismo IC por kg de huevo y las gallinas más livianas en peso obtuvieron un mejor IC por docena de huevo que las pesadas. En el experimento 3 la influencia de la concentración energética sobre los parámetros productivos y la calidad del huevo fue estudiada en 520 gallinas ponedoras rubias de la estirpe Hy-Line en el período 24-59 sem de vida. Se utilizaron 8 tratamientos ordenados factorialmente con 4 dietas que variaron en el contenido energético (2650, 2750, 2850 y 2950 kcal EMAn/kg) y 2 pesos vivos distintos al inicio del período de puesta (1733 vs. 1606g). Cada tratamiento fue replicado 5 veces y la unidad experimental consistió en una jaula con 13 aves. Todas las dietas se diseñaron para que tuvieran una concentración nutritiva similar por unidad energética. Las variables productivas y de calidad de huevo se estudiaron mediante controles cada 28 días desde el inicio del experimento. No se observaron interacciones entre el nivel energético y el peso inicial del ave para ninguna de las variables estudiadas. Un incremento en la concentración energética de la dieta incrementó la producción de huevos (88.8 % vs. 91.2 % vs. 92.7 % vs. 90.5 %), masa de huevo (56.1 g/d vs. 58.1 g/d vs. 58.8 g/d vs. 58.1 g/d), y eficiencia energética (5.42 vs. 5.39 vs. 5.38 vs. 5.58 kcal EMA/g huevo) de forma lineal y cuadrática (P< 0.05) y afectó significativamente a la ganancia de peso (255 g vs. 300 g vs. 325 g vs. 359 g; P<0.05) . Sin embargo, un incremento en la concentración energética provocó un descenso lineal en el consumo de los animales (115 g vs. 114 g vs. 111 g vs. 110 g; P< 0.001) y un descenso lineal y cuadrático en el IC por kg de huevo (2.05 vs. 1.96 vs. 1.89 vs. 1.89; P< 0.01). En cuanto a la calidad del huevo, un incremento en el contenido energético de la dieta provocó una reducción en la calidad del albumen de forma lineal en forma de reducción de Unidades Haugh (88.4 vs. 87.8 vs. 86.3 vs. 84.7; P< 0.001), asimismo el incremento de energía redujo de forma lineal la proporción relativa de cáscara en el huevo (9.7 vs. 9.6 vs. 9.6 vs. 9.5; P< 0.001). Sin embargo, el incremento energético propició un incremento lineal en la pigmentación de la yema del huevo (7.4 vs. 7.4 vs. 7.6 vs. 7.9; P< 0.001). El peso vivo al inicio de la prueba afecto a las variables productivas y a la calidad del huevo. Así, los huevos procedentes de gallinas pesadas al inicio de puesta tuvieron una mayor proporción de yema (25.7 % vs. 25.3 %; P< 0.001) y menor de albumen (64.7 vs. 65.0; P< 0.01) y cáscara (9.5 vs. 9.6; P< 0.05) respecto de los huevos procedentes de gallinas ligeras. Consecuentemente, el ratio yema:albumen fue mayor (0.40 vs. 0.39; P< 0.001) para las gallinas pesadas. Según los resultados del experimento se pudo concluir que las actuales gallinas ponedoras rubias responden con incrementos en la producción y en la masa del huevo a incrementos en la concentración energética hasta un límite que se sitúa en 2850 kcal EMAn/kg. Asimismo, los resultados obtenidos entre los 2 grupos de peso al inicio de puesta demostraron que las gallinas pesadas al inicio de puesta tienen un mayor consumo y producen huevos más pesados, con el consecuente aumento de la masa del huevo respecto de gallinas más ligeras. Sin embargo, el IC por kg de huevo fue el mismo en ambos grupos de gallinas y el IC por docena de huevo fue mejor en las gallinas ligeras. Asimismo, la eficiencia energética fue mejor en las gallinas ligeras. Abstract The general aim of this PhD Thesis was to study the influence of different nutritional factors and management on the productivity and egg quality of comercial Brown laying hens. The factor studied were: 1) The effect of the main cereal and type of fat of the diet; 2) The effect of crude protein and fat content of the diet; 3) The effect of energy concentration of the diet; 4) The effect of initial body weight of the hens at the onset of lay period. In experiment 1, the influence of the main cereal and type of supplemental fat in the diet on productive performance and egg quality of the eggs was studied in 756 Lohmann brown-egg laying hens from 22 to 54 wk of age. The experiment was conducted as a completely randomized design with 9 treatments arranged factorially with 3 cereals (dented corn, soft wheat, and barley) and 3 types of fat (soy oil, acidulated vegetable soapstocks, and lard). Each treatment was replicated 4 times (21 hens per replicate). All diets were formulated according to NRC (1994) and FEDNA (2008) to have similar nutrient content except for linoleic acid that ranged from 0.8 (wheat-lard diet) to 3.4% (corn-soy bean oil) depending on the combination of cereal and fat source used. This approach will allow to estimate the minimum level of linoleic acid in the diets that maximizes egg weight. Productive performance and egg quality traits were recorded every 28 d and BW of the hens was measured individually at the beginning and at the end of the experiment. No significant interactions between main factors were detected for any of the variables studied. Egg production, egg weight, and egg mass were not affected by dietary treatment. Body weight gain was higher (243 vs. 238 vs. 202 g; P<0.05) for hens fed corn or wheat than for hens fed barley and also for hens fed lard than for hens fed soy oil or acidulated vegetable soapstocks (251 vs. 221 vs. 210 g; P< 0.05). Egg quality was not influenced by dietary treatment except for yolk color that was greater (9.0 vs. 8.3 vs. 8.3; P< 0.001) for hens fed corn than for hens fed wheat or barley and for hens fed lard than for hens fed soy oil or acidulated vegetable soapstocks (8.9 vs. 8.5 vs. 8.2, respectivamente; P< 0.001). The influence of linoleic acid on egg weight and egg mass was higher when the fatty acid was reduced in the diet. Thus, the influence of the diet in egg weight/g linoleic acid intake and egg mass/g linolec acid intake was higher when the amount of this fatty acid decreased in the diet (P< 0.001). It is concluded that brown egg laying hens do not need more than 1.0% of linoleic acid in the diet (1.16 g/hen/d) to maximize egg production and egg size. The 3 cereals and the 3 fat sources tested can replace each other in the diet provided that the linoleic acid requirements to maximize egg size are met. In experiment 2, the influence of CP and fat content of the diet on performance and egg quality traits was studied in 672 Lohmann brown egg-laying hens from 22 to 50 wk of age. The experiment was conducted as a completely randomized design with 8 treatments arranged factorially with 4 diets and 2 initial BW of the hens (1,592 vs. 1,860 g). Three of these diets differed in the CP content (16.5, 17.5, and 18.5%) and included 1.8% added fat. The fourth diet had also 18.5% CP but was supplemented with 3.6% fat instead of 1.8% fat. Each treatment was replicated 4 times and the experimental unit consisted of 21 hens allocated in groups of 7 in 3 adjacent cages. All diets were isocaloric (2,750 kcal AME/kg) and met the recommendations of brown egg-laying hens for digestible Arg, Ile, Lys, Met, Thr, Trp, TSAA, and Val. Productive performance and egg quality were recorded by replicate every 28-d. For the entire experimental period, diet did not affect any of the productive performance traits studied but the heavier hens had higher ADFI (120.6 vs. 113.9g; P< 0.001), egg production (92.5 vs. 89.8%; P< 0.01), and egg weight (64.9 vs. 62.4g; P< 0.001) than the lighter hens. Initial BW did not affect feed conversion per kilogram of eggs or hen mortality but BW gain was higher (289 vs. 233g; P< 0.01) and FCR per dozen of eggs was better (1.52 vs. 1.57; P< 0.01) for the lighter than for the heavier hens. None of the egg quality variables studied was affected by dietary treatment or initial BW of the hens. It is concluded that brown egg-laying hens, irrespective of their initial BW, do not need more than 16.5% CP to maximize egg production provided that the diet meet the requirements for key indispensable amino acids. Heavier hens produce more eggs that are larger than lighter hens but feed efficiency per kilogram of eggs is not affected. In experiment 3, the influence of AMEn concentration of the diet on productive performance and egg quality traits was studied in 520 Hy-Line brown egg-laying hens differing in initial BW from 24 to 59 wks of age. There were 8 treatments arranged factorially with 4 diets varying in energy content (2,650, 2,750, 2,850, and 2,950 kcal AMEn/kg) and 2 initial BW of the hens (1,733 vs. 1,606 g). Each treatment was replicated 5 times (13 hens per replicate) and all diets had similar nutrient content per unit of energy. No interactions between energy content of the diet and initial BW of the hens were detected for any trait. An increase in energy concentration of the diet increased (linear, P< 0.05; quadratic P< 0.05) egg production (88.8 % vs. 91.2 % vs. 92.7 % vs. 90.5 %), egg mass (56.1 g/d vs. 58.1 g/d vs. 58.8 g/d vs. 58.1 g/d), energy efficiency (5.42 vs. 5.39 vs. 5.38 vs. 5.58 kcal AMEn/g of egg), and BW gain (255 g vs. 300 g vs. 325 g vs. 359 g; P<0.05) but decreased ADFI (115 g vs. 114 g vs. 111 g vs. 110 g; P< linear, P< 0.001) and FCR per kg of eggs (2.05 vs. 1.96 vs. 1.89 vs. 1.89; linear, P< 0.01; quadratic P< 0.01). An increase in energy content of the diet reduced Haugh units (88.4 vs. 87.8 vs. 86.3 vs. 84.7; P< 0.01) and the proportion of shell in the egg (9.7 vs. 9.6 vs. 9.6 vs. 9.5; P< 0.001). Feed intake (114.6 vs. 111.1 g/hen per day), AMEn intake (321 vs. 311 kcal/hen per day), egg weight (64.2 vs. 63.0 g), and egg mass (58.5 vs. 57.0 g) were higher for the heavier than for the lighter hens (P<0.01) but FCR per kg of eggs and energy efficiency were not affected. Eggs from the heavier hens had higher proportion of yolk (25.7 % vs. 25.3 %; P< 0.001) and lower of albumen (64.7 vs. 65.0; P< 0.01) and shell (9.5 vs. 9.6; P< 0.05) than eggs from the lighter hens. Consequently, the yolk to albumen ratio was higher (0.40 vs. 0.39; P< 0.001) for the heavier hens. It is concluded that brown egg-laying hens respond with increases in egg production and egg mass, to increases in AMEn concentration of the diet up to 2,850 kcal/kg. Heavy hens had higher feed intake and produced heavier eggs and more egg mass than light hens. However, energy efficiency was better for the lighter hens.
Resumo:
Las organizaciones son sistemas o unidades sociales, compuestas por personas que interactúan entre sí, para lograr objetivos comunes. Uno de sus objetivos es la productividad. La productividad es un constructo multidimensional en la que influyen aspectos tecnológicos, económicos, organizacionales y humanos. Diversos estudios apoyan la influencia de la motivación de las personas, de las habilidades y destrezas de los individuos, de su talento para desempeñar el trabajo, así como también del ambiente de trabajo presente en la organización, en la productividad. Por esta razón, el objetivo general de la investigación, es analizar la influencia entre los factores humanos y la productividad. Se hará énfasis en la persona como factor productivo clave, para responder a las interrogantes de la investigación, referidas a cuáles son las variables humanas que inciden en la productividad, a la posibilidad de plantear un modelo de productividad que considere el impacto del factor humano y la posibilidad de encontrar un método para la medición de la productividad que contemple la percepción del factor humano. Para resolver estas interrogantes, en esta investigación se busca establecer las relaciones entre las variables humanas y la productividad, vistas desde la perspectiva de tres unidades de análisis diferentes: individuo, grupo y organización, para la formulación de un modelo de productividad humana y el diseño de un instrumento para su medida. Una de las principales fuente de investigación para la elección de las variables humanas, la formulación del modelo, y el método de medición de la productividad, fue la revisión de la literatura disponible sobre la productividad y el factor humano en las organizaciones, lo que facilitó el trazado del marco teórico y conceptual. Otra de las fuentes para la selección fue la opinión de expertos y de especialistas directamente involucrados en el sector eléctrico venezolano, lo cual facilitó la obtención de un modelo, cuyas variables reflejasen la realidad del ámbito en estudio. Para aportar una interpretación explicativa del fenómeno, se planteó el modelo de los Factores Humanos vs Productividad (MFHP), el cual se analizó desde la perspectiva del análisis causal y fue conformado por tres variables latentes exógenas denominadas: factores individuales, factores grupales y factores organizacionales, que estaban relacionadas con una variable latente endógena denominada productividad. El MFHP se formuló mediante la metodología de los modelos de ecuaciones estructurales (SEM). Las relaciones inicialmente propuestas entre las variables latentes fueron corroboradas por los ajustes globales del modelo, se constataron las relaciones entre las variables latentes planteadas y sus indicadores asociados, lo que facilitó el enunciado de 26 hipótesis, de las cuales se comprobaron 24. El modelo fue validado mediante la estrategia de modelos rivales, utilizada para comparar varios modelos SEM, y seleccionar el de mejor ajuste, con sustento teórico. La aceptación del modelo se realizó mediante la evaluación conjunta de los índices de bondad de ajuste globales. Asimismo, para la elaboración del instrumento de medida de la productividad (IMPH), se realizó un análisis factorial exploratorio previo a la aplicación del análisis factorial confirmatorio, aplicando SEM. La revisión de los conceptos de productividad, la incidencia del factor humano, y sus métodos de medición, condujeron al planteamiento de métodos subjetivos que incorporaron la percepción de los principales actores del proceso productivo, tanto para la selección de las variables, como para la formulación de un modelo de productividad y el diseño de un instrumento de medición de la productividad. La contribución metodológica de este trabajo de investigación, ha sido el empleo de los SEM para relacionar variables que tienen que ver con el comportamiento humano en la organización y la productividad, lo cual abre nuevas posibilidades a la investigación en este ámbito. Organizations are social systems or units composed of people who interact with each other to achieve common goals. One objective is productivity, which is a multidimensional construct influenced by technological, economic, organizational and human aspects. Several studies support the influence on productivity of personal motivation, of the skills and abilities of individuals, of their talent for the job, as well as of the work environment present in the organization. Therefore, the overall objective of this research is to analyze the influence between human factors and productivity. The emphasis is on the individual as a productive factor which is key in order to answer the research questions concerning the human variables that affect productivity and to address the ability to propose a productivity model that considers the impact of the human factor and the possibility of finding a method for the measurement of productivity that includes the perception of the human factor. To consider these questions, this research seeks to establish the relationships between human and productivity variables, as seen from the perspective of three different units of analysis: the individual, the group and the organization, in order to formulate a model of human productivity and to design an instrument for its measurement. A major source of research for choosing the human variables, model formulation, and method of measuring productivity, was the review of the available literature on productivity and the human factor in organizations which facilitated the design of the theoretical and conceptual framework. Another source for the selection was the opinion of experts and specialists directly involved in the Venezuelan electricity sector which facilitated obtaining a model whose variables reflect the reality of the area under study. To provide an interpretation explaining the phenomenon, the model of the Human Factors vs. Productivity Model (HFPM) was proposed. This model has been analyzed from the perspective of causal analysis and was composed of three latent exogenous variables denominated: individual, group and organizational factors which are related to a latent variable denominated endogenous productivity. The HFPM was formulated using the methodology of Structural Equation Modeling (SEM). The initially proposed relationships between latent variables were confirmed by the global fits of the model, the relationships between the latent variables and their associated indicators enable the statement of 26 hypotheses, of which 24 were confirmed. The model was validated using the strategy of rival models, used for comparing various SEM models and to select the one that provides the best fit, with theoretical support. The acceptance of the model was performed through the joint evaluation of the adequacy of global fit indices. Additionally, for the development of an instrument to measure productivity, an exploratory factor analysis was performed prior to the application of a confirmatory factor analysis, using SEM. The review of the concepts of productivity, the impact of the human factor, and the measurement methods led to a subjective methods approach that incorporated the perception of the main actors of the production process, both for the selection of variables and for the formulation of a productivity model and the design of an instrument to measure productivity. The methodological contribution of this research has been the use of SEM to relate variables that have to do with human behavior in the organization and with productivity, opening new possibilities for research in this area.
Resumo:
El importante avance de los componentes de la maquinaria agrícola que se construyen con materiales ‘plásticos’ permite abrir una serie de cuatro artículos en los que se analizan de manera conceptual lo que pueden ofrecer los plásticos y algunas de las realizaciones sobre las máquinas que se encuentran en el mercado.
