Search

This study was conducted by interviewing 100 people face-to-face with the aim of examining the attitudes and behaviors of agricultural personnel towards meat consumption and their views on animal welfare in September–November 2020 in Mersin Province. T test approach was conducted in Priori power analysis to calculate the minimum sample size with G*Power 3.0.10 software. Accordingly, the minimum sample size with 0.29 effect size (d=0.29), 0.80 power level (1-β=0.80), 95% confidence interval, and 0.05 significance level (α) was calculated as 96. Considering that the questionnaires may be incomplete or inconsistent, 100 people (n) who voluntarily participated in the study were included in the study. It was observed that the agricultural personnel in Mersin province preferred primarily “red meat” (48.3%) and mostly “beef” meat (44.3%) and “sheep” (40.1%). The reason for not choosing red meat is primarily because it is expensive (63.7%). Among the participants, the first reason for preferring red meat is the nutritious nature of meat (40.1%). More than half of the consumers stated that they mostly bought red meat from the butcher of their choice (51.9%), and this was because the place of sale was reliable (71.1%). Red meat is mostly purchased as minced meat (40%), while portioned meat is mostly purchased as “cubed” (74.6%). Red meat consumption method is mostly consumed in the form of barbecue (grilled) (31.9%). While the participants were most concerned about animal welfare in the “care-feeding” parameter (36.2%), they declared that the “negative physical conditions” parameter should be corrected as a priority (23.4%) in life’s livestock. In order to make the consumer more conscious, various information should be given about the nutrient content of red meat and its importance in human health. In addition, the consumers need to be made aware of animal welfare., Bu araştırma, Mersin ilindeki tarım personelinin et tüketimine yönelik tutum ve davranışları ile hayvan refahı konusundaki görüşlerini incelemek amacıyla 2020 yılı Eylül-Kasım aylarında anket yoluyla yüz yüze görüşülerek yürütülmüştür. G*Power 3.0.10 yazılımı ile minumum örnek hacminin hesaplanmasında Priori power analizi T testi yaklaşımından yararlanılmıştır. Buna göre, etki büyüklüğü (d) 0,29; 0,80 güç (1-β); %95 güven aralığında ve 0,05 hata payı (α) ile minimum örnek hacmi 96 olarak hesaplanmıştır. Çalışma, anketlerin eksik ya da tutarsız olabileceği de göz önünde tutularak araştırmaya katılmayı kabul eden 100 kişi (n) ile yürütülmüştür. Mersin ilindeki tarım personelinin öncelikli olarak “kırmızı eti” (%48,3) ve en çok da “sığır” etini (%44,3) ve “koyun” (%40,1) etini tercih ettiği gözlenmiştir. Kırmızı eti tercih etmeme nedeni öncelikli olarak pahalı olmasından (%63,7) kaynaklanmaktadır. Katılımcılar arasında kırmızı eti tercih etme nedeninde ise ilk sırayı etin besleyici niteliği (%40,1) almaktadır. Tüketicilerin yarısından fazlası kırmızı eti en çok kendi belirledikleri kasaptan satın aldığı (%51,9), bunun nedeni ise satış yerinin güvenilir (%71,1) olmasını belirtilmiştir. Kırmızı et en çok kıyma şeklinde satın alınırken (%40), porsiyonluk et ise en çok kuşbaşı şeklinde satın alınmaktadır (%74,6). Kırmızı et tüketim şekli ise en çok mangalda (ızgara) (%31,9) formunda tüketilmektedir. Katılımcılar hayvan refahı konusunda en çok “bakım-besleme” parametresinde (%36,2) endişe duyarken, çiftlik hayvanlarının yaşamlarında öncelikli (%23,4) olarak “olumsuz fiziki şartlar” parametresinin düzeltilmesinin gerekliliğini beyan etmişlerdir. Tüketicinin daha bilinçli hale gelmesi amacıyla kırmızı etin besin madde içeriği ve insan sağlığındaki önemi hakkında çeşitli bilgilendirmeler yapılmalı ayrıca, tüketicilerin hayvan refahı konusunda bilinçlendirilmesi gerekmektedir

Bu çalışmanın amacı, tekrarlı ölçümlü deneme desenlerinde genel doğrusal karışık model yaklaşımı ile En Çok Olabilirlik (ML), Kısıtlanmış En Çok Olabilirlik (REML) ve Minimum Varyanslı Kuadratik Sapmasız Tahminleyici (MIVQUE) parametre tahmin yöntemleri kullanılarak farklı varyans-kovaryans yapılarının karşılaştırılmasıdır. Çalışmada, 60 baş Kilis keçisinin doğumdan itibaren 120 günlük yaşa kadarki canlı ağırlık (doğum, 30., 60., 90., 120. gün) değerleri araştırma verisi olarak kullanılmıştır. Bu amaçla, Bileşik simetri, Varyans bileşenleri, Birinci dereceden otoregresif, Yapılandırılmamış, Toeplitz, Heterojen bileşik simetri, Heterojen birinci dereceden otoregresif, Heterojen toeplitz, Hareketli ortalamalı birinci dereceden otoregresif , İki şeritli Toeplitz , Birinci dereceden faktör analitik, Eşit köşegenli faktör analitik , Yapılandırılmamış korelasyonlu, Şeritli Ana Diagonal Yapılandırılmamış ve Birinci dereceden anti-bağımlı kovaryans modelleri kullanılmıştır. En uygun kovaryans yapısının seçiminde 2Ln(L), AIC, AICC, BIC bilgi ölçütleri kullanılmıştır. Her üç tahmin yönteminde de UN ve UNR kovaryans yapıları aynı sonuçları vermekle birlikte en uygun kovaryans yapılar olarak belirlenmiştir., The aim of this study was to compare the covariance structures by using Maximum Likelihood (ML), Restricted Maximum Likelihood (REML) and Minimum Variance Quadratic Unbiased Estimator (MIVQUE) in the estimation methods in repeated measures design with mixed model approach. In the study, live weight (birth, 30th, 60th, 90th, 120th day) values of 60 head Kilis goats from birth to 120 days old were used as research data. For the purpose of evaluate of the relationship among the data, Compound symmetry (CS), Variance components (VC), (First-order autoregressive (AR(1)), Unstructured (UN), Toeplitz (TOEP), Heterogenous compound symetry (CSH), Heterogenous first-order autoregressive (ARH(1)), Heterogenous toeplitz (TOEPH), First-Order Autoregressive Moving-Avarege (ARMA(1,1)), Toeplitz With Two Bands (TOEP(2)), First-order factor analytic (FA(1)), Equal Diagonal Factor Analytic (FA1(1)), Unstructured correlations (UNR), Banded Unstructured (UN(1)), Ante-Depence (ANTE(1)) covariance structures were used. The most appropriate covariance structure was selected according to 2Ln(L), AIC, AICC and BIC information criteria in modeling the relationship between data in all three estimation methods (ML, REML and MIVQUE0), UN and UNR covariance structures were determined as the most appropriate covariance structures, although they gave the same results.