ABSTRACT The productive characterization of livestock systems is a key aspect when designing management plans aimed at increasing beef production in a region. The objective of this work was to characterize technified cow-calf systems of the north region of the Santa Fe province, Argentina, and to analyze the correlation between the variables identified and the effect on beef production. Sixteen variables related to structure, technology, and productive and reproductive efficiency were assessed in 27 farms. Descriptive statistics and multivariate analyzes were performed at a significance level of p ≤ 0.05. Stocking rate (cows ha1), weaning rate (%) and beef production (kg LW ha1 year-1) of the surveyed farms were 15, 38 and 84% higher, respectively, compared with typical systems of the region. The higher area with cultivated species was positively correlated with pregnancy rate (p = 0.0269) and weaning rate (p = 0.0051). Supplementation level of cows (p = 0.0259) was positively associated with stocking rate (cows ha-1). Furthermore, stocking rate (cows ha-1) correlated positively with higher calf production (kg LW ha-1 year-1; p < 0.0001) and total beef production (kg LW ha-1 year 1; p < 0.0001). Technified farms showed a better productive performance compared to that of typical cow-calf systems in the region studied.

RESUMEN La caracterización productiva de sistemas ganaderos es clave para diseñar planes de mejora en sistemas de producción de carne de una región. El objetivo de este trabajo fue identificar características productivas de sistemas de cría tecnificados del norte de la provincia de Santa Fe en Argentina, y analizar la relación entre las variables identificadas y su efecto sobre la producción de carne. Se relevaron 16 variables de estructura, tecnológicas y de eficiencia productiva y reproductiva en 27 establecimientos. Se realizaron análisis del tipo descriptivo y multivariado, con un nivel de significancia p ≤ 0,05. La carga animal (vacas ha1), el porcentaje de destete y la producción de carne (kg PV ha1 año1) de los sistemas tecnificados evaluados fueron un 15, 38 y 84% superiores, respectivamente, respecto a sistemas típicos de la región. La mayor superficie con especies cultivadas se correlacionó positivamente con los porcentajes de preñez (p = 0,0269) y destete (p = 0,005). El nivel de suplementación de las vacas (p = 0,0259) se asoció positivamente con la carga animal (vacas ha1). A su vez, la carga animal (vacas ha1) correlacionó positivamente con una mayor producción de terneros (kg PV ha1 año1; p < 0,0001) y producción de carne total (kg PV ha1 año1; p < 0,0001). Los predios tecnificados presentaron mejores indicadores productivos que los predios de cría típicos de la región estudiada.

ABSTRACT Dairy production in Argentina has been intensified, but dairy farms are facing problems to increase productivity. This work aimed to identify the major constraints on milk production in dairy farms of the North East region of Buenos Aires province, Argentina. A survey was conducted to collect production data from 29 dairy farms. The major constraints were: insufficient water provision (there is one water trough every 19 ha), and insufficient natural and artificial shade for cows (1.8 and 2.9 m2 cow-1, respectively); old dairy facilities (dating back 21 years) and lack of investment in milking equipment; long milking times (3.3 hours per milking); deficiencies in soil phosphorus (9.3 mg kg-1) and sulphates (11.7 mg kg-1); presence of nitrates in cattle drinking water and inadequate effluent storage and distribution. According to the correlation analysis performed, it can be inferred that dairy farms that increased land productivity by increasing herd size did not improve farm infraestructure to meet new requirements. Investment to cope with the problems detected might increase milk production and improve the sustainability and profitability of dairy farms.

RESUMEN La producción de leche en Argentina se intensificó, pero las fincas lecheras enfrentan limitantes para incrementar su productividad. El objetivo del presente trabajo fue detectar las principales limitantes a la producción de leche en las fincas lecheras de la región Noreste de la provincia de Buenos Aires, Argentina. Se confeccionó una guía para relevar datos productivos de 29 fincas lecheras. Las principales limitantes detectadas fueron: cantidad insuficiente de agua de bebida para el ganado (1 bebedero cada 19 ha) y de sombras naturales y artificiales (1,8 y 2,9 m2 vaca-1, respectivamente); niveles deficientes de fósforo (9,3 mg kg-1) y sulfatos (9,3 mg kg-1) en el suelo; instalaciones de ordeño antiguas (21 años) y falta de inversión en equipos de ordeño; excesivo tiempo de ordeño (3,3 h por ordeño); presencia de nitratos en el agua de bebida del ganado; y almacenamiento y distribución de efluentes inadecuado. Se infiere, a partir del análisis de correlaciones realizado, que las fincas que incrementaron la productividad a partir del incremento de la cantidad de vacas no incrementaron en similar medida su infraestructura. Las inversiones tendientes a superar las limitantes detectadas podrían permitir incrementos en la producción de leche y mejorar la sustentabilidad y rentabilidad del negocio lechero.

The objectives of the present study were to develop a methodology that implies the use of an electronic spreadsheet to calculate the financial losses of involuntary days open (IDO; every additional day open beyond an optimal calving-to-conception interval) and to show an example of the cost of days open using the proposed methodology. The costs accounted for in the methodology were: milk yield loss, calf crop loss, additional reproductive interventions, and cow replacement costs due to infertility. An example for Argentinean dairy cows in grazing year-round calving systems is presented. Results suggest that milk yield loss and cow replacement due to infertility are the main components determining the final cost of the delayed pregnancy. The methodology presented in this study is simpler than previous methodologies, and can be applied in a wide range of scenarios, using different cow types and regional costs.