Bir Vaka İncelemesi: Süt Endüstrisi
Robert M. Shapiro
Pamela Hardt
Meta Information Applications, Inc.
Box 943
Wellfleet, Mass. 02667
"Verimlilik kendi başına bir amaç olamaz; başka bir amaca hizmet etmelidir. Bu diğer amaç, küçük bir azınlık yerine toplumun bütünüyle ilgili olduğunda, uzmanlaşmanın avantajları çoğu zaman dezavantajları tarafından gölgede bırakılır."
Giriş
Bu makale, bilgisayar alanında bulunan ya da bu alanla bağlantılı olup bilgisayar teknolojisinin toplumsal etkilerine ilgi duyan kişilere yöneliktir. Herhangi bir bilgisayar uygulamasının sonuçlarını anlamanın gerekliliğini ortaya koyan belirli soruları gündeme getirmek amacıyla özel bir bilgisayar uygulamasını inceliyoruz. Teknolojinin etkisini kavramanın ön koşulu bu geniş bakış açısı olduğundan, bilgisayarın uygulanmasına ilişkin ayrıntılara odaklanmak yerine uygulamayı genel bir perspektiften ele alıyoruz.
Ele alınan uygulama, ABD süt endüstrisinde bilgisayarların kullanımıdır. Bilgisayarlar, Ulusal Kooperatif Süt Sürüsü Geliştirme Programı (National Cooperative Dairy Herd Improvement Program, NCDHIP) için teknolojik temeli sağlar. NCDHIP, ABD’de süt üretiminin verimliliğini büyük ölçüde artırmış olmasıyla birçok kişi tarafından takdir edilmektedir.
Aşağıda, NCDHIP’ten en fazla etkilenen süt hayvancılığına ilişkin yönler hakkında okuyucuyu bilgilendiriyor, NCDHIP’in örgütsel yapısını ayrıntılı biçimde tartışıyor ve ardından mevcut sistemin uzun vadeli etkilerine ilişkin bazı soruları gündeme getiriyoruz. Mümkün olan yerlerde, hem soruların hem de etkilerin diğer bilgisayar uygulamalarına da uygun genellemelerini öneriyoruz. Bazı sorular için yanıt bulmaya yönelik bir yaklaşım da sunuyoruz.
NCDHIP’in Amacı
NCDHIP’in temel amacı, süt üreticilerinin sürülerinin üretim verimliliğini artırmalarına yardımcı olmaktır. NCDHIP bunu, kritik bilgileri makul bir maliyetle çiftçilerin erişimine sunan bilgisayarlı bir sistem sağlayarak gerçekleştirir. Bu sistemin temel girdileri süt çiftliklerinden gelir. Bu veriler hem bölgesel hem de ulusal veri işleme merkezleri tarafından işlenir ve analiz edilir. Analiz sonuçları, çiftçinin karar verme sürecine yardımcı olmak üzere yeniden süt çiftliklerine gönderilir.
Bu sonuçlar, çiftçinin en az kârlı inekleri sürüden çıkarmasına, kalanları üretim gereksinimlerine göre beslemesine ve damızlık için en uygun hayvanları seçmesine yardımcı olur. Sürü yönetimine ilişkin diğer kararlar da kolaylaştırılır, ancak biz en önemli olanlar olarak bu üçüne odaklanacağız.
Sürüden Çıkarma
Bir süt sürüsü, en düşük üreticiler sürüden çıkarıldığında daha kârlı olur. Her inek için üretimini ve bunun parasal değerini, yem maliyetini ve benzeri bilgileri gösteren aylık kayıtlar, her ineğin kârlılığının karşılaştırılmasına olanak tanır. Bu kayıtlar, mali kaybı önlemek ve yatırılan sermaye ile emeğin en yüksek getirisini elde etmek için bir ineğin hangi üretim düzeyinin altında sürüden çıkarılması gerektiğini belirlemeyi mümkün kılar.
Sürüden çıkarma kararları; yem arzı, süt arzı, işgücü, ahır kapasitesi, ineğin yaşı, zor sağılan olma durumu, yavaş gebe kalma, sağlık sorunları ve et fiyatı gibi etkenlerden etkilenir. En zayıf ineklerin sürüden çıkarılmasıyla, sürünün damızlık değeri de iyileştirilir.
Besleme
Yem, süt üretiminin en büyük tek maliyet kalemini oluşturur. Her inek uygun biçimde beslendiğinde, bir sürü süt ve süt yağı üretimini daha verimli gerçekleştirir. Birçok inek, süte dönüştürebilecekleri kadar yüksek proteinli/yüksek enerjili yem verilmediği için düşük ya da kârsız üreticidir; diğerleri ise süt üretiminde kullanabileceklerinden daha fazla bu tür yem verildiği için kârsızdır. Üretim kayıtları rehber olarak kullanıldığında, her inek en kârlı düzeyinde beslenebilir.
Süt üretiminden elde edilen kârı birçok etken etkiler. Tahıl fiyatları yüksek ve süt fiyatları düşük olduğunda, daha az tahıl yemi verip daha fazla kaba yeme dayanmak, daha az süt elde edilse bile kârlı olabilir. Örneğin, 1974’ten bu yana yem tahıllarının yüksek fiyatı, kaba yemlere daha fazla bağımlılığa yol açmış ve üretim hacmi üzerinde bir miktar etki yapmıştır. Yem ve süt fiyatları arasındaki oran ne olursa olsun, yem ve üretim kayıtları kârı en üst düzeye çıkaracak besleme düzeyini gösterir.
Damızlık Seçimi
Bir sürü ne kadar iyi beslenir ve bakılırsa bakılsın, kendi kalıtsal özelliklerinin izin verdiğinden fazlasını üretemez. Bir sürü dikkatlice ayıklandıktan ve kalan inekler uygun biçimde beslendikten sonra, üretim verimliliğini artırmadaki bir sonraki ve en önemli adım, sürünün kalıtsal üretim kapasitesini iyileştirmektir. Bunu yapmanın en hızlı ve en güvenilir yolu, iyi boğaların kullanılmasıdır.
Genellikle bir sürüdeki ineklerin %20 ila %25’i her yıl sürüden çıkarılır ve yerlerine “ilk buzağını yapmış” düveler alınır. Böylece dört ila beş yıl içinde sürü tamamen yeni bir hayvan grubundan oluşur. Eğer sürü boğaları dikkatle seçilirse, bu yalnızca yeni bir sürü değil, aynı zamanda büyük ölçüde iyileştirilmiş bir sürü olur.
Sürü performansındaki genetik iyileşme, üstün boğa ve ineklerin tanınması ve kullanılmasıyla sağlanır. Bilinen genetik üstünlüğe sahip boğaların kullanılması, tek bir boğanın çok sayıda yavruya sahip olabilmesi nedeniyle en etkili tek yöntemdir. Günümüzde kullanılan bazı boğalar, suni tohumlama yoluyla 20.000’den fazla dişi yavruya sahip olmuştur. Boğalar artık “sürü arkadaşı” ya da “çağdaş” karşılaştırmaları yöntemiyle değerlendirilmektedir. Temel ilke, bir boğanın, kızlarının üretiminin, aynı koşullar altında beslenmiş ve yönetilmiş diğer boğaların yavru gruplarının üretimiyle karşılaştırılması yoluyla değerlendirilmesidir.
İnek kimlik ve süt üretim kayıtları bu değerlendirme için verileri sağlar. Sürüden çıkarma ya da beslemenin aksine, süt üreticisine sağlanan bilgiler, o üreticinin kendi sürüsüne değil, değerlendirilen boğaların yavrularının bulunduğu sürülere dayanır: ülke genelinde on binlerce sürü söz konusu olabilir.
Veri Toplama
Tüm süt üreticileri NCDHIP’e doğrudan katılmamaktadır.
1974 itibarıyla, ABD’deki toplam 11,2 milyon ineğin yaklaşık 3,4 milyonu bu programa dâhildir. Katılan üreticiler, veri toplama üzerindeki denetim derecesine ve dolayısıyla katılım maliyetine ve verilerin nesnelliğine göre farklılık gösteren çeşitli planlar arasından seçim yapabilir.
Mevcut en asgari planda, bir üretici NCDHIP’i çiftlik kayıtları için bir veri işleme merkezi olarak kullanır; aylık süt üretim verilerini bölgesel bir süt kayıtları işleme merkezine gönderir ve inek ve sürü süt üretimine ilişkin kümülatif kayıtları alır. Verilerin doğruluğundan üretici sorumludur.
Bu çalışmada, verilerin bölgesel bir Süt Sürüsü Geliştirme Birliği’nde görevli bir denetçi tarafından toplandığı daha kapsamlı planlara odaklanıyoruz. Yalnızca bu veriler “resmî” olarak kabul edilir ve boğa değerlendirmesi gibi amaçlar için kullanılır. Yaklaşık 34.000 sürüde yer alan iki milyondan fazla inek “resmî” planlara dâhildir.
Denetçi, sürü kayıtlarının doğruluğu ve eksiksizliğinden sorumludur. Bu kayıtlar, sürüdeki her inek için süt üretimi ve konsantre yem tüketimi raporlarının yanı sıra, sürü bazında süt fiyatı ile kaba yem miktarı ve kalitesine ilişkin raporları içerir. Kayıtlar; üretici, bölgesel Süt Sürüsü Geliştirme Birliği, eyalet yayım hizmetleri ve Maryland, Beltsville’deki USDA Süt Sığırı Araştırma Birimi tarafından kullanılır. Araştırma ve eğitim programlarında kullanılır ve USDA Boğa Değerlendirme Programı’nın hayati bir parçasıdır.
Denetçi her sürüyü ayda bir ziyaret eder. Akşam sağımı sırasında, her ineğin tükettiği yem ve ürettiği süt tartılır ve sütünden küçük bir örnek alınır. Aynı işlem ertesi sabah da yapılır. Alınan süt örnekleri, denetçi tarafından ya da bir test laboratuvarına gönderilerek süt yağı oranı açısından test edilir. Ağırlıklar ve test sonuçları, her ineğin aylık süt ve süt yağı üretimini hesaplamak için kullanılır. Yıl sonunda her sürü için bir kayıt özeti hazırlanır.
Çalışmalar, her ay yalnızca bir gün yapılan tartım ve testlere dayanan yıllık kayıtların, gerçek süt üretiminin %2’si ve gerçek süt yağı üretiminin %3’ü içinde kaldığını göstermiştir.
Denetçi, süt üreticisinin sürü yönetiminde rehber olarak kullandığı bir sürü kayıt defterine tüm girişleri yapar. Buna ek olarak, ineklerin tohumlama ve buzağılama kayıtları tutulur. Bu kayıtlar, sürüde kullanılan boğaların damızlık değerini göstermek için gereklidir. Her inek için yaşam boyu bir kayıt oluşturulur.
Denetçi “test günü”nde çiftlikten temel bilgileri aldıktan sonra, “ahır formu” (test günü verilerinin kaydedildiği veri işleme formu) bölgesel süt kayıtları işleme merkezine gönderilir. Burada veriler eksiksizlik ve doğruluk açısından incelenir, kartlara ya da banda kodlanır, doğrulanır ve elektronik veri işleme ekipmanı tarafından ele alınmaya uygun sıraya sokulur.
Test gününde toplanan veriler (süt test laboratuvarından gelen sonuçlar dâhil), manyetik bantta saklanan birikimli sürü verilerine eklenir. Bilgisayar tarafından hesaplamalar yapılır ve mevcut sürü ve inek kayıtları, işleme merkezinin hizmet verdiği bölgede kullanılmak üzere geliştirilmiş formlar üzerinde listelenir. Sonuçlar posta yoluyla süt üreticisine gönderilir.
Üretici, işlemenin maliyetini, sürüsünün kayıtlı olduğu program için hizmet bedelinin bir parçası olarak yerel süt sürüsü geliştirme kuruluşuna öder. Merkezi işleme maliyetleri, inek başına aylık olarak bölgeden bölgeye on ila on beş sent arasında değişir. Programın toplam maliyeti ise inek başına aylık elli sentin altından bir doların üzerine kadar değişebilir.
Verilerin özetleri ve incelemeleri, her eyaletteki yayım çalışanlarına aylık ya da yıllık olarak sağlanır. Çoğu işleme merkezinde, süt üreticisine ve diğer işbirliği yapan kurumlara periyodik olarak gönderilen ek değerlendirmeler ve tablolar bulunmaktadır.
Genetik Değer
Boğa Özetleri ve İnek Endeksleri, boğa ve inekleri üretim kapasitelerine göre sıralamaya yönelik bir çabayı temsil eder; böylece damızlık amacıyla en iyi boğalar ve inekler seçilebilir. Bu hayvanların yavruları, önceki neslin ortalamasından daha yüksek bir kalıtsal üretim kapasitesine sahip olur. Bu yolla inek başına süt üretimi artırılabilir.
USDA, genetik iyileşme nedeniyle mevcut artış hızının (ABD’nin kuzeydoğusunda) inek başına yılda yüz pound süt olduğunu, bunun da ortalama yıllık üretimin yaklaşık %1’i olduğunu tahmin etmektedir.
Süt sürüsü geliştirmeyle bağlantılı araştırmaların büyük bir bölümü, boğa ve ineklerin genetik değerini değerlendirmek için sağlam bir temel geliştirmeye odaklanmıştır. Bu, ilgi duyulan özelliklerin seçilmesini gerektirmiştir: öncelikle üretilen süt miktarı ve ikincil olarak üretilen yağ miktarı. Bu özelliklere karşılık gelen gen ya da genler bilinmemektedir. Her hayvanın genotipi (genetik yapısı) hakkında dolaylı bilgi kaynaklarının kullanılması gerekir.
Daha önce açıklanan sürü ve inek laktasyon kayıtlarında yer alan verileri analiz etmek ve üretim üzerindeki çevresel etkileri genetik etkilerden ayırmak için istatistiksel teknikler geliştirilmiştir. Üretim bilgilerini standart bir temele uyarlamak için teknikler kullanılır (“günde iki sağım, 305 gün Olgun Eşdeğeri” laktasyon kaydı). Ardından, üretimin genetik bileşenini ortaya koymak ve hayvanları buna göre sıralamak için önemli miktarda hesaplama içeren gelişmiş bir karşılaştırma yöntemi kullanılır.
ABD genelindeki süt kayıtları işleme merkezleri, inek ve sürü kayıtlarının kopyalarını Maryland, Beltsville’deki USDA’ya gönderir. Boğa ve ineklerin genetik değerlendirmesi için iki milyondan fazla laktasyon kaydı sağlanır. Bu verilerle on beş binden fazla boğa özeti ve yirmi dört bin inek endeksi hesaplanır, basılır ve süt üreticilerine, suni tohumlama kuruluşlarına, ırk kayıt derneklerine ve süt sığırlarının genetik iyileştirilmesi ya da reklam amacıyla bu bilgileri kullanan diğer kişi ve kuruluşlara dağıtılır. Bu özetler ve endeksler, özünde NCDHIP’e dâhil olan genetik açıdan en iyi boğa ve ineklerin ulusal sıralamalarıdır.
Boğa özetleri USDA tarafından üç ayda bir sağlanır. Dâhil edilen her boğanın, üretim testine tabi tutulmuş ve karşılaştırma için üretim testli sürü arkadaşlarına sahip en az beş yavrusu vardır. Bireysel boğalara ait özetler aşağıdakilere dağıtılır:
- Her eyalette, boğanın yavrularının temsil edildiği yerlerde testten sorumlu yayım uzmanları.
- Ulusal ırk birlikleri.
- Suni tohumlama (AI) için kullanılan boğalar söz konusu olduğunda, boğanın sahibi olan AI kuruluşu.
Bu ulusal boğa özetlerinin değeri, bir boğanın coğrafi olarak dağılmış sürülerde binlerce yavruya sahip olmasını mümkün kılan AI teknolojisiyle doğrudan bağlantılıdır.
İnek özetleri altı ayda bir sağlanır. Bunlar, ineğin süt ve süt yağı veriminin (sürü arkadaşlarıyla karşılaştırmalı olarak) yanı sıra, babasının genetik aktarım yeteneğinin bir bileşimine dayanır. Bu şekilde resmî testlerde yer alan ineklerin en üst %2’lik dilimi tanınmış olur. Birçoğu daha iyi boğaların geliştirilmesinde seçici olarak kullanılır.
Değerlendirme
Ulusal Kooperatif Süt Sürüsü Geliştirme Programı temelde büyük bir bilgi sistemidir. Veri girdileri katılımcı süt çiftlikleri tarafından sağlanır ve veri çıktıları hem bu çiftliklere hem de programla ilgilenen diğer taraflara gönderilir. Veri çıktılarının bir bölümü, sürüden çıkarma ya da besleme bilgileri gibi, bireysel sürülere bağlıdır ve sistemin yerel düzeyde ele alınabilecek bir yönünü temsil eder. (Burada, bu yerel verilerin ulusal düzeyde bir araya getirilerek araştırma ve eğitim gibi diğer geçerli kullanımlarıyla ilgilenmiyoruz.)
Veri çıktılarının diğer bir bölümü olan boğa özetleri ve inek endeksleri ise birçok farklı sürüden gelen bilgilere dayanır ve sistemin ulusal niteliğine bağlıdır. Bu durum, standartlaştırılmış veri toplama ve kayıt tutma, elektronik veri işleme ve yüksek hızlı dijital bilgisayarlar tarafından gerçekleştirilen kapsamlı hesaplamaları gerektirir.
İlerleyen sayfalardaki çizelgeler, tartışılan önemli karşılıklı ilişkileri göstermektedir. Ayrıca “test günü” sonuçlarını kaydetmek için kullanılan bir veri işleme formu da gösterilmektedir. (Bkz. Şekil 1 ve 2.)
“NET” Açıklamaları İçin Gösterge
Kutular, katılımcı birimler kümesi arasında gerçekleşen, maddi ve/veya bilgisel değişim etkinliklerini temsil eder. Bir kutudaki yazı, ilgili etkinliğin hangi sıklıkla gerçekleştiğini belirtir (1/2D = günde iki kez, M = aylık, Q = üç aylık, SA = altı aylık).
Daireler, bağlandıkları etkinliklere katılma kapasiteleri açısından birimleri temsil eder: üretici, sürü, süt depolama sistemi, bir veri işleme formu vb. Bazen adlar, birimin maddi ya da bilgisel yönünü vurgulamak için seçilir. Bazen de bağlantılar, madde ya da bilginin akış yönünü vurgulamak amacıyla yönlendirilir.
O–® deseni, X türünden birden fazla birimin etkinliğe bağlanabilme olasılığını belirtir. Benzer şekilde, ~t---[] deseni, aynı değişim yapısına sahip birden fazla etkinliğin X türünden bir birime bağlanabilme olasılığını ifade eder.
Resimler, ayrıntının birkaç düzeyini betimler. Bu düzeyler, ağ morfizmleri olarak bilinen topolojik eşlemelerle ilişkilidir. Ağ betimlemelerinin biçimsel temeline ilişkin bir tartışma, C. A. Petri’nin Interpretations of Net Theory adlı çalışmasında (7/18/75), Gesellschaft für Mathematik und Datenverarbeitung, Bonn’un bir iç raporu olarak bulunabilir.
NCDHIP’in Etkileri
Bu programın çeşitli açılardan etkili olması amaçlanmıştır ve gerçekten de etkilidir. Bu bölümde, uzun vadede geri döndürülemez temel etkilere dönüşebilecek yan etkiler hakkında bazı sorular ortaya koyuyoruz. Bu sorular, mevcut ya da planlanan bilgisayar tabanlı bir bilgi sisteminin etkisini anlamak için sorulması gerekenlerin prototipleridir. Soru kümesi hiçbir şekilde kapsamlı değildir. Farklı türde sorunlar gündeme getirilmektedir: bazıları öncelikle teknik, bazıları toplumsal ve bazıları da etik değerlendirmelere değinmektedir.
Bu sorulardan birkaçını yanıtlamaya yönelik bir yaklaşım öneriyoruz. Bu tür sorulara bakmamanın sonucu, her kararın yalnızca kısa vadeli ekonomik değerlendirmeler tarafından belirlenmesidir.
Küçük Çiftlikler ile Büyük Çiftlikler
NCDHIP’ten en çok kim yararlanıyor? Küçük çiftlikler, çiftçilerin her bir ineği yakından tanıması nedeniyle bazı doğal avantajlara sahiptir. Büyük çiftliklerde ise bu durum, bilgisayarlı kayıtların kullanımıyla telafi edilir. Örneğin, bilgisayar raporları her ay tohumlanacak ya da sürüden çıkarılacak yüzlerce ineğin kimlik numaralarını verir.
Küçük çiftçiler avantajlarını kaybettikçe, dev süt işletmeleriyle rekabet edemez hâle gelir ve faaliyetlerini sürdüremezler. Büyüklüğe doğru eğilimleri teşvik eden sistemleri araştırmak ve geliştirmek için kamu parası kullanılmalı mı? Hâlâ çiftçilerin çoğunluğunu oluşturan küçük çiftçilerin rekabetçi bir konumda kalmasına yardımcı olmak için kamu parası kullanılmalı mı? Her ikisini birden yapmak mantıklı mı?
Suni Tohumlamanın Teşviki
Suni tohumlama en büyük ve en küçük sürülerde kullanılmaktadır. Genel olarak, bir çiftlik ya da kooperatif...
Shapiro ve Hardt (Sayfa 10’dan devam)
Bir grup çiftlik, boğa beslemek yerine semen satın alarak sürülerinin genetik kalitesini daha düşük maliyetle artırabilir.
NCDHIP’in bazı işlevleri, etkili suni tohumlama programlarının sürdürülmesi için gereklidir. Bu işlevler, öncelikle büyük çiftliklere yarar sağlayan yönetim yönlerinden ayrılabilir mi?
Hangi koşullar altında suni tohumlama başlı başına iyi bir fikir olmaktan çıkar? Örneğin, tek bir boğanın semeninin yüz bin ineğin tohumlanmasında kullanılması, ciddi bir gizli genetik kusurun çok geniş ölçekte yayılmasına yol açabilir mi?
Sürüden Çıkarma Kararları
Her yıl sürünün %20 ila %25’inin sürüden çıkarılması, bireysel ineklerin ortalama olarak dördüncü ya da beşinci laktasyonlarında kesime gönderilmesi anlamına gelir. Oysa inekler çok daha uzun yaşayabilir ve on beş yıl ya da daha uzun süre verimli olabilir.
On beş yıl önce doğmuş bir Holstein olan Mab Acres Rag Apple Daisy, iki yüz on bir bin pounddan fazla süt üretmiştir.
Günümüzdeki sürüden çıkarma ölçütleri, bu kararlarda kullanılan tek ölçüt mü olmalıdır?
Bazı çiftlikler o kadar yüksek oranda sürüden çıkarma yapmaktadır ki kendi düvelerini yetiştiremezler. Bu durum, yüksek sürüden çıkarma oranlarına sahip çiftlikler için yenileme hayvanları yetiştiren “uzman” çiftliklerin ortaya çıkmasına yol açar.
Bu tür bir işlevsel uzmanlaşmanın kendine özgü tehlikeleri var mıdır? Örneğin, bu uzman çiftlikler, diğer tek ürünlü tarım örneklerinde olduğu gibi, çevresel sorunları ağırlaştırma eğiliminde midir? Ekonomik olarak daha mı istikrarsızdırlar?
Et endüstrisinden elde edilen kanıtlar, uzmanlaşmış işletmelerin girdi maliyetleri ve çıktı fiyatlarıyla ilgili değişen koşullara karşı daha az dayanıklı olduğunu göstermektedir.
Besleme
Günümüz besleme programlarının merkezinde, ineklerin artık öncelikle otlayan hayvanlar olmaması gerçeği yer alır. İnekler otladığında, çiftçilerin bir yem rasyonunu belirlemek için bilgisayarlara ihtiyacı yoktu.
Bilgisayar, yemle ilişkili olarak iki şekilde kullanılır:
- Besinsel dengeyi belirlemek için.
- Mevcut yemlerin en düşük maliyetli karışımını belirlemek için.
Bilgisayara girilen veriler — her bir potansiyel besin kaynağının maliyeti gibi — aslında süt ineklerinin aldığı yem rasyonunu (kaba yem, tahıl, tarımsal yan ürünler vb. oranlarını) belirler. Ancak bu girdiler, besin kaynaklarını üretmenin topluma maliyetine dayanmak yerine, yönlendirilmiş bir arz-talep piyasasını yansıtır.
ABD, yurt içinde kullandığından daha fazla tahıl üretmektedir; ancak mevcut arz politika tarafından belirlenir (örneğin, ne kadar tahılın yabancı ülkelere satıldığı ya da yardım olarak verildiği; SSCB’ye yapılan tahıl satışlarının iç fiyatlar üzerindeki etkisini düşünün).
Yem maliyeti, kaynak kullanımına dayalı üretim maliyetleriyle değil de politika ile belirlendiğine göre, mantıklı bir besleme programına nasıl ulaşılabilir?
Mevcut sistem, işlevlerin uzmanlaşmasını teşvik ederek (yani yemi yetiştirmek yerine uzmanlardan satın almayı özendirerek) çiftçileri bir besleme programı planlamaktan caydırıyorsa, yem üreten kaynakların akıllıca kullanımına ilişkin sorumluluk artık nerede bulunmaktadır?
Islah
Genetik üstünlük nedir? Süt verimini artırmak, ıslah edilmesi gereken en önemli nitelik midir? Sütün bileşimi ne olacaktır?
Verimdeki artışlara, protein ve yağ yüzdesindeki azalmalar eşlik etmiştir. Daha az besleyici sütün daha yüksek üretimi için mi ıslah yapmalıyız?
Sütün yeniden yapılandırılması bu soruna bir yanıt mıdır, yoksa ek işleme yeni sorunlara mı yol açmaktadır?
Kullanımdaki sistem yalnızca ölçülebilir faktörleri içerir. Peki ya sütün tadı gibi niteliksel faktörler?
Bilgisayarların kullanımı, genetik değerlendirmelere başka değerlendirmelerin de dâhil edilmesine nasıl katkıda bulunabilir?
Genetik iyileştirmenin sınırları nelerdir?
Yüksek verimli inekler artan sağlık sorunlarına (ketozis, mastitis) maruz kalmaktadır. Ayrıca, bazıları (örneğin tahıl) insanlar tarafından da gerekli olan ya da insanları besleyebilecek ürünlerin yerine geçen yüksek proteinli/yüksek enerjili yemlere daha bağımlıdırlar.
Bir inek ne kadar süt üretmesi için ıslah edilmelidir?
Çiftliklerin, İnsanların ve Ürünlerin Uzmanlaşması
Bilgisayarlı araçların, insanları uzmanlaşmış makineler olarak (büyük çiftliklerde bir sağımcı sekiz saat boyunca yalnızca inek sağıyor) ve inekleri üretim birimleri olarak gören sistemleri teşvik etmesi yararlı ya da gerekli midir?
Artan tarımsal uzmanlaşmanın (tek ürünlü tarımın) çevre üzerindeki uzun vadeli etkisi nedir?
Örneğin, Kaliforniya’daki birçok büyük süt işletmesi kendi yem bitkilerini yetiştirmemektedir. Bunun arkasındaki gerekçe şöyledir:
Kendi yem bitkilerinizi yetiştirirseniz, birinci sınıf çıksın ya da çıkmasın, onu kullanmak zorunda kalırsınız. Piyasadan, yem üretiminde uzmanlaşmış kişilerden yem satın alırsanız, en iyisini seçme şansınız olur.
Sonuç olarak, inek gübresi bir yem ya da gıda ürününü gübrelemek için kullanılmak yerine bir kirlilik sorununa dönüşür.
Veri Toplama ve İşleme
Bilginin, çiftçinin karar almasına gerçekten yardımcı olacak kadar hızlı işlendiği nasıl güvence altına alınabilir? Bu bakımdan merkezileşme, çiftçiye sunulan hizmeti iyileştirir mi?
Geçmişte denetçiler süt yağı test kitleri taşır ve test gününde sütü çiftlikte analiz ederdi. Şimdi ise Massachusetts’te analizler merkezi bir laboratuvarda yapılmaktadır. Sonuçlar test gününde alınmak yerine birkaç gün sonra gönderilmekte, bu da test günü sonuçlarının bilgisayarda işlenmesini geciktirmektedir.
Ulusal, Bölgesel ve Yerel Sistemler
Bölgesel bir elektronik veri işleme sisteminin, yerel bir manuel sistemden daha iyi olduğuna nasıl karar verilir?
Çiftçilere verimli manuel sistemler sunulmuş mudur?
Genetik değer için ulusal bir derecelendirme sisteminin avantajları ve dezavantajları nelerdir?
Ulusal bir sistem, üretim kayıtlarını karşılaştırmak için örneklem büyüklüğünü artırır; ancak yerel çevrelere genetik uyum potansiyelini bilinçli olarak feda eder.
İki boğayı düşünün: Tom ve Joe. Her birinin yavruları, Kuzey ve Güney olmak üzere çok farklı iki bölgede bulunan çiftliklerdedir. Tom’un yavruları Kuzey bölgesindeki otları süte dönüştürmede daha başarılı olabilir. Joe’nun yavruları ise Güney bölgesinin otlarını süte dönüştürmede daha başarılı olabilir. Karşılaştırmaların ortalaması (Kuzey ve Güney birlikte ele alındığında) Tom ve Joe’nun genetik değerleri arasında bir fark göstermeyebilir.
Genetik ve çevresel faktörlerin etkileşimine dair bir örnek İkinci Dünya Savaşı sırasında gözlemlenmiştir. Dartmoor’un (Büyük Britanya) soğuk ve ıslak meralarında tutulan “iyileştirilmiş” sütçü ırklara ait sığırlar, yerli sığırlardan daha az süt üretmiştir. Bazı Britanya ırkları tropiklerde gelişemez; bunun nedeni kısmen iklime uyum sağlayamamaları, kısmen de yerli ırklara kıyasla yerel enfeksiyonlara (örneğin tripanosomiyazis) karşı daha az dirençli olmalarıdır.
Bir derecelendirme sistemi gereklidir; ancak suni tohumlamanın kullanımıyla iyi bir ırk iyileştirmesi elde etmek için ulusal bir sistem gerekli midir?
Holstein ırkı, süt üretim hacmi açısından en yüksek derecelendirmeye sahiptir. Holstein’ların oranı (şu anda süt ineği popülasyonunun %80’inden fazlası) bu nedenle her yıl artmaktadır. Bu durum diğer büyük sütçü ırkların ortadan kalkmasına yol açarsa, ortaya çıkan genetik çeşitlilik kaybı ne kadar zararlıdır?
Bazı süt uzmanları uluslararası bir derecelendirme sistemi önermektedir. Bu öneriyi değerlendirmek için hangi ölçütler kullanılmalıdır?
Yüksek hızlı dijital bilgisayarların teknolojisi bu tür fikirleri teşvik etmektedir. Bunun gibi küresel düzeneklerde doğuştan gelen tehlikeler var mıdır? Hangi koşullar altında bu tür riskler kabul edilmelidir ve bunları en aza indirmek için ne yapılabilir?
Sonuç
Ortaya koyduğumuz sorular, süt endüstrisi dışındaki birçok duruma da uygulanabilir hâle getiren daha genel terimlerle yeniden ifade edilebilir. Kısaca, burada bilgi sistemleriyle bağlantılı olarak düşünmek için uygun görünen bir dizi kategori ana hatlarıyla sunulmuştur.
Kime Yardımcı Oluyor?
Çoğu zaman, bazı insan grupları diğerlerine kıyasla daha fazla yarar sağlar. Bu farklılık, sistemin mutlaka kasıtlı bir yönü olmasa da, sistemin başlangıçtaki amacından tamamen bağımsız olan çok önemli uzun vadeli değişimlere yol açabilir.
Ölçek Etkileri ve Merkezileşme
Bilgisayarlar, bilgilerin giderek daha geniş coğrafi alanlar üzerinde analiz edilmesini ve eşgüdümünü mümkün kılar. Mümkün olan her şey mutlaka yararlı değildir.
Sistemin genişlemesi (çok sayıda daha küçük sistemin çoğalmasının aksine), artan eşgüdümün esnekliği, yerel olarak önemli etkileri vb. feda etmediğinden emin olmak için dikkatle incelenmelidir.
Doğal Engellerin Ortadan Kalkması
Ölçek etkileriyle bağlantılı olarak, doğal engellerin ortadan kalkması potansiyel güçlükler doğurur. Bilgi sistemleri bunu, verilerin büyük ölçekte tutulmasını ve erişilebilir olmasını mümkün kılarak yapar.
Süt endüstrisinde olası bir zorluğu zaten belirtmiştik: suni tohumlama ile birlikte boğalar için ulusal ya da uluslararası bir derecelendirme sistemi, tek bir boğanın semeninin tehlikeli ölçüde aşırı kullanımına yol açabilir.
Bir başka örnek, her vatandaş için uluslararası bir ömür boyu dosya olabilir.
Nicelleştirme
Bilgisayar tabanlı bir bilgi sistemi kurmak her zaman hangi bilginin önemli ve kayda değer olduğuna karar vermeyi gerektirir. Bu seçimde, nicelleştirilmesi zor olan yönler sıklıkla dışarıda bırakılır ya da anlamsız ortalamalar olarak ele alınır.
Daha sonra başka güçler bu yönlerin akıbetini “kazara” belirler. Olası sonuçlardan biri zararlı bir tekdüzeliktir. Bir diğeri ise sistemin görmezden geldiği bir niteliğin bozulmasıdır.
“Üretim Birimi” Zihniyeti
Nicelleştirme ile bağlantılı olarak, bilgisayarlı sistemler hayvanları ya da insanları üretim birimleri olarak algılayan bir bakış açısını teşvik eder. Bu yeni bir bakış değildir; ancak bir aracı olarak bilgisayar, “denetleyenler” ile “denetlenenler” arasında daha fazla mesafe oluşturur.
Uzmanlaşma
Üretim birimi zihniyeti ve nicelleştirme ile ilişkili olarak, daha verimli olma dürtüsü uzmanlaşmayı teşvik eder. Uzmanlaşmanın dezavantajları nadiren dikkate alınır.
Verimlilik kendi başına bir amaç olamaz; başka bir amaca hizmet etmelidir. Bu başka amaç, küçük bir azınlık yerine toplumun bütünüyle ilgili olduğunda, uzmanlaşmanın avantajları sıklıkla dezavantajları tarafından gölgede bırakılır.
Kısa Vadeli Ekonomik Ölçütler
Bu soruları ciddiye almazsak, vizyonumuzu bilimsel estetik duygumuza hitap eden teknik konularla sınırlandırırsak, bilgisayarların öncelikle kısa vadeli ekonomik çıkarlara hizmet etmesini beklemek zorunda kalırız.
Uzun vadeli etkiler o zaman plansız ve öngörülmeden ortaya çıkar. Bilgisayarlar, kendi akılcılığımızın ve insanlığımızın araçları olarak bize hizmet etmek yerine, geleceğimizi tesadüfen belirler.
Teşekkür
“Net” tanımları, Bonn’daki Gesellschaft für Mathematik und Datenverarbeitung’da, Institute für Informationssystemforschung üyelerinin işbirliği ve desteğiyle geliştirilmiştir.
Pamela Hardt ve Robert Shapiro, tarımda bilgisayar kullanımını araştırmaktadır. Tarım politikaları ve teknolojileriyle ilgilenen tüketici, çiftçi ve tarım işçisi örgütleriyle birlikte çalışmakla ilgilenmektedirler.
Kendilerine Meta Information Applications Inc., Box 943, Wellfleet, Mass. 02667; (617) 349-3121 adresinden ulaşılabilir.
Batı Kıyısı’nda Pamela Hardt’a yazın: 318 Jay Street #40, Davis, Calif. 95616; (916) 756-9527.