Publicação
Leveraging smart farming technologies for enhanced agricultural production
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Economia e Gestão | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Rajsingh, Peter V. | |
| dc.contributor.author | Guionneau, Caspar von | |
| dc.date.accessioned | 2024-04-23T09:16:04Z | |
| dc.date.available | 2024-04-23T09:16:04Z | |
| dc.date.issued | 2024-01-25 | |
| dc.date.submitted | 2024-01-01 | |
| dc.description.abstract | Precision agriculture and smart farming technologies offer significant potential to enhance agricultural productivity and sustainability in Germany. The central issues covered within this thesis are an analysis of the main drivers that contribute to agricultural innovation and a particular look at the determinants influencing technology adoption decision-making among contemporary German agriculturists. Drawing on a comprehensive literature review, a survey of different farmers and interviews with agricultural professionals, this mixed-methods approach was executed. The data analysis based on the diffusion of innovation theory, the technology acceptance model, resource-based view and SWOT analysis additional to the Maturity Model which compared the results from the PWC results to this survey results. Major findings include financial barriers such as the upfront costs for new technologies and doubt on how to recover them. Concerns such as technical complexity and data security also mitigate adoption. For instance, innovation can be expedited by policy incentives and subsidies, which often fall short of motivation. Knowledge exchange emerges as crucial for aiding adoption, but German bureaucratical barriers are persistent regarding foreign advancements. This study is an attempt to bring in more clarity to the multifaceted sphere of innovation processes in German agriculture. The nature of priority areas, such as cost reduction and improved training, are emphasized for stakeholders aimed at promoting adoption in digital-forward productivity technologies. Ultimately, overcoming barriers and realizing the promise of precision agriculture requires a multidimensional strategy. | pt_PT |
| dc.description.abstract | A agricultura de precisão e as tecnologias de agricultura inteligente oferecem um potencial significativo para melhorar a produtividade e a sustentabilidade agrícola na Alemanha. As questões centrais abordadas nesta tese são uma análise dos principais fatores que contribuem para a inovação agrícola e um olhar particular sobre os determinantes que influenciam a tomada de decisão na adoção de tecnologias entre os agricultores contemporâneos alemães. Baseando-se em uma revisão abrangente da literatura, uma pesquisa com diferentes agricultores e entrevistas com profissionais da agricultura, esta abordagem de métodos mistos foi executada. A análise de dados baseou-se na teoria da difusão da inovação, no modelo de aceitação de tecnologia, na visão baseada em recursos e na análise SWOT, além do Modelo de Maturidade que comparou os resultados da pesquisa da PWC com os resultados desta pesquisa. Os principais achados incluem barreiras financeiras, como os custos iniciais para novas tecnologias e dúvidas sobre como recuperá-los. Preocupações como complexidade técnica e segurança de dados também mitigam a adoção. Por exemplo, a inovação pode ser acelerada por incentivos políticos e subsídios, que muitas vezes são insuficientes para motivar. A troca de conhecimento surge como crucial para auxiliar na adoção, mas as barreiras burocráticas alemãs são persistentes em relação aos avanços estrangeiros. Este estudo é uma tentativa de trazer mais clareza ao campo multifacetado dos processos de inovação na agricultura alemã. A natureza das áreas prioritárias, como a redução de custos e o aprimoramento do treinamento, são enfatizadas para as partes interessadas visando promover a adoção de tecnologias produtivas com foco digital. Em última análise, superar as barreiras e realizar a promessa da agricultura de precisão requer uma estratégia multidimensional. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203589084 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/44739 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.subject | Agricultural innovation | pt_PT |
| dc.subject | Precision agriculture (PA) | pt_PT |
| dc.subject | Smart farming (SF) | pt_PT |
| dc.subject | Internet of things (IoT) | pt_PT |
| dc.subject | Machine to machine (M2M) | pt_PT |
| dc.subject | Cloud computing | pt_PT |
| dc.subject | Big data | pt_PT |
| dc.subject | Artificial intelligence (AI) | pt_PT |
| dc.subject | Automation | pt_PT |
| dc.subject | Robotics | pt_PT |
| dc.subject | Autonomous driving | pt_PT |
| dc.subject | Diffusion of innovations | pt_PT |
| dc.subject | Resource-based view (RBV) | pt_PT |
| dc.subject | Maslow's hierarchy of needs | pt_PT |
| dc.subject | SWOT analysis | pt_PT |
| dc.subject | Technology adoption | pt_PT |
| dc.subject | Data security | pt_PT |
| dc.subject | Financial barriers | pt_PT |
| dc.subject | Maturity model analysis | pt_PT |
| dc.subject | Environmental impact | pt_PT |
| dc.subject | Inovação agrícola | pt_PT |
| dc.subject | Agricultura de precisão (AP) | pt_PT |
| dc.subject | Agricultura inteligente (SF) | pt_PT |
| dc.subject | Internet das coisas (IoT) | pt_PT |
| dc.subject | Máquina a máquina (M2M) | pt_PT |
| dc.subject | Computação em nuvem | pt_PT |
| dc.subject | Inteligência artificial (IA) | pt_PT |
| dc.subject | Automação | pt_PT |
| dc.subject | Robótica | pt_PT |
| dc.subject | Condução autónoma | pt_PT |
| dc.subject | Difusão de inovações | pt_PT |
| dc.subject | Visão baseada em recursos (RBV) | pt_PT |
| dc.subject | Hierarquia de necessidades de Maslow | pt_PT |
| dc.subject | Análise SWOT | pt_PT |
| dc.subject | Adoção de tecnologia | pt_PT |
| dc.subject | Segurança de dados | pt_PT |
| dc.subject | Barreiras financeiras | pt_PT |
| dc.subject | Análise do modelo de maturidade | pt_PT |
| dc.subject | Impacto ambiental | pt_PT |
| dc.title | Leveraging smart farming technologies for enhanced agricultural production | pt_PT |
| dc.title.alternative | Aproveitamento de tecnologias agrícolas inteligentes para uma melhor produção agrícola | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Gestão e Administração de Empresas | pt_PT |