The annual employment supply of 27.1 h per UAL
hectare (Table 1) is considered particularly high in
comparison to similar private dehesa estates in Monfragu¨e.
Cattle management (especially feeding) at Haza creates a
considerable labor demand, accounting for 60% of total
annual employment (Rodrı´guez et al., 2004). Many land
tasks, chiefly crop growing and cattle feeding, require the
use of different machines, with an average annual
requirement of 5.8 machine hours and 13.8 l of fossil fuel
per hectare and year (Table 1). Almost all machinery work
requirements are supplied by Haza’s own equipment. Haza
ideal scenario would raise the requirements for labor
(+10%), machinery work (+19%) and fossil fuels
(+32%), especially for carrying out the ideal oak woodland
silvicultural treatments (Table 1). Cattle labor
demand would also increase since supplementary feeding
requires more labor and machine hours than grazing alone
(Rodrı´guez et al., 2004, p. 89).
อุปทานการจ้างงานประจำปีของ 27.1 ชั่วโมงต่อ UAL
เฮกตาร์ (ตารางที่ 1) ถือว่าสูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งใน
การเปรียบเทียบกับที่ดิน Dehesa ส่วนตัวที่คล้ายกันใน Monfrague.
การจัดการโค (โดยเฉพาะอย่างยิ่งการให้อาหาร) ที่ Haza สร้าง
ความต้องการแรงงานมากคิดเป็น 60% ของจำนวนทั้งหมด
การจ้างงานประจำปี (Rodrı'guez et al., 2004) ที่ดินหลาย
งานพืชส่วนใหญ่การเจริญเติบโตและการให้อาหารวัว, จำเป็นต้อง
ใช้เครื่องที่แตกต่างกับปีเฉลี่ย
ความต้องการของ 5.8 ชั่วโมงเครื่องและ 13.8 ลิตรของน้ำมันเชื้อเพลิงฟอสซิล
ต่อเฮกตาร์และในปี (ตารางที่ 1) เกือบทุกงานเครื่องจักรที่
ต้องการจัดทำโดยอุปกรณ์ของตัวเองของ Haza Haza
สถานการณ์ที่เหมาะจะเพิ่มความต้องการสำหรับแรงงาน
(+ 10%), การทำงานของเครื่องจักร (+ 19%) และเชื้อเพลิงฟอสซิล
(+ 32%) โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการดำเนินโอ๊ควูดแลนด์ที่เหมาะสำหรับ
การรักษาวนวัฒน์ (ตารางที่ 1) แรงงานวัว
ความต้องการนอกจากนี้ยังจะเพิ่มขึ้นตั้งแต่อาหารเสริม
ต้องใช้แรงงานและเครื่องจักรอื่น ๆ อีกชั่วโมงกว่าเล็มหญ้าอยู่คนเดียว
(Rodrı'guez, et al., 2004, น. 89)
การแปล กรุณารอสักครู่..
