Research Article
BibTex RIS Cite

CHAID Algoritması ile Üyelerin Tarımsal Örgütlerin Genel Kurul Toplantısına Katılımını Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi: Iğdır İli Örneği

Year 2022, Volume: 25 Issue: 2, 380 - 391, 30.04.2022

Bakiye Kılıç Topuz , Ecevit Eyduran , Yakup Erdal Ertürk , Mehmet Bozoğlu

https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.915325

Abstract

Araştırmanın amacı, tarımsal örgüt üyelerinin genel kurul toplantılarına katılımlarını etkileyen faktörlerin belirlenmesidir. Araştırmanın birincil verileri, Iğdır ilinde faaliyet gösteren tarımsal örgütlere üye olan çiftçiler arasından basit tesadüfi örnekleme yöntemine göre seçilen 155 çiftçiyle yüz yüze yapılan anketlerden elde edilmiştir. Üyelerin genel kurul toplantılarına katılımlarını etkileyen faktörlerin belirlenmesinde, 10 çapraz geçerlilik temelinde CHAID algoritmasından yararlanılmıştır. Bu sınıflandırma algoritmasının uygunluğu, duyarlılık, özgüllük, doğruluk oranları ve ROC eğrisi altında kalan alan gibi model değerlendirme ölçütleri ile belirlenmiştir. Algoritma sonuçları üyelerin genel kurul toplantılarına katılım durumlarını tarımsal örgütlere olan bağlılık, arazi miktarı ve tarımsal örgüt-işletme arası mesafenin istatistiksel olarak etkilediğini ortaya koymaktadır. Üyelerin genel kurul toplantılarına katılımlarının artırılabilmesi için; örgütlere olan bağlılıklarının artırılması ve tarımsal örgüt-işletme arası mesafenin en fazla 15 km olması gerekli görülmektedir. Sonuç olarak, tarımsal örgüt üyelerinin genel kurul toplantılarına katılım karakterizasyonu bakımından CHAID algoritmasının kullanılması önerilebilir.

Keywords

Regresyon ağacı CHAID algoritması Tarımsal örgütlenme Genel kurul toplantısı

Supporting Institution

Iğdır Üniversitesi

Project Number

2019-FEB-A10

Thanks

Bu çalışma Iğdır Üniversitesi 2019-FEB-A10 No’lu Bilimsel Araştırma Projesi ile desteklenmiştir.

References

  • Acar İ, Yıldırım İ 2000. Mandıra İşleten Dönerdere Tarımsal Kalkınma Kooperatifine Ortak İşletmelerin Ekonomik Analizi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Bilimleri Derg 10 (1): 61-70.
  • Akin M, Eyduran E, Reed BM 2017a. Use of RSM and CHAID data Mining Algorithm For Predicting Mineral Nutrition Of Hazelnut. Plant Cell, Tissue and Organ Culture 128(2): 303–316.
  • Akin M, Eyduran E, Niedz RP, Reed BM 2017b. Developing Hazelnut Tissue Culture Free of Ion Confounding. Plant Cell, Tissue and Organ Culture 13(3): 483–494.
  • Akin M, Hand C, Eyduran E, Reed BM 2018. Predicting Minor Nutrient Requirements of Hazelnut Shoot Cultures Using Regression Trees. Plant Cell Tissue and Organ Culture, 132(3): 545–559.
  • Akin M, Eyduran SP, Eyduran E, Reed BM 2020. Analysis of macro Nutrient Related Growth Responses Using Multivariate Adaptive Regression Splines. Plant Cell, Tissue and Organ Culture, 140: 661–670.
  • Alpar R 2012. Sağlık, Spor ve Eğitim Bilimlerinde Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlilik-Güvenirlik. Detay yayıncılık, Ankara, 672 sy.
  • Anonim 2021. Iğdır İl Tarım ve Orman Müdürlüğü kayıtları (Alınma Tarihi: 05.01.2021).
  • Cechin A, Bijman J, Pascucci S 2013. Drivers of Pro-Active Member Participation in Agricultural Cooperatives: Evidence from Brazil. Annals of Public and Cooperative Economics, 84(4): 443-468.
  • Cochran WG 1963. Sampling Techniques, 2nd Ed., New York: John Wiley and Sons, Inc.
  • Değer HC, Özder U, Kınıklı F, Yercan M 2020. Muğla İlinde Üreticilerin Domates Pazarlaması Üzerine Kooperatifleşme Eğilimlerinin Belirlenmesi. Tarım Ekonomisi Derg 26(2): 121-129.
  • Didier BV, Henninger MC, Akremi EA 2012. The Relationship Between Members’ Trust and Participation in the Governance of Cooperatives: The Role of Organizational Commitment. International Food and Agribusiness Management Review, 15(1): 1-24.
  • Doğan HG 2011. Türkiye’deki Üretici Birliklerinin Üretici Örgütlenmesinde Yeri ve Önemi (Kazova Bölgesi Yaş Sebze ve Meyve Üreticileri Birliği Örneği. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, 114 sy.
  • Ertan A, Turan A 2001. GÜLBİRLİK Ortaklarının Kooperatif Ortak İlişkisi Yönünden Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Derg 6(2): 29-43.
  • Everest B, Yercan M 2016. Kooperatif Ortaklarının Kooperatif Yönetimine Katılma Durumları ve Eğilimleri: Tarım Kredi Kooperatifleri Balıkesir Bölge Birliği Örneği. International Conference on Eurasian Economies, 519-526.
  • Eyduran E, Akin M, Eyduran SP 2019. Application of Multivariate Adaptive Regression Splines Through R Software, Nobel Academic Publishing, Ankara, 112 sy.
  • Fatih A, Celik S, Eyduran E, Cem T, Tariq MM, Sheikh IS, Faraz A, Waheed A 2021. Use of MARS Algorithm for Predicting Mature Weight of Differentcamel (Camelus dromedarius) Breeds Reared in Pakistan and Morphological Characterization Via Cluster Analysis. Tropical Animal Health and Production, 53, 191.
  • Fulton ME, Hueth B 2009. Cooperative Conversions, Failures and Restructurings: An Overview. Journal of Cooperatives 23(2009): i-xi.
  • Gamgam H, Altunkaynak B 2008. Parametrik Olmayan Yöntemler: SPSS Uygulamalı. Gazi Kitabevi, 496 sy. ISBN: 978-605-5804-02-2.
  • Gozuacik C, Eyduran E, Cam H, Kara MK 2018. Detection of Infection Preferences of the Alfalfa Seed Chalcid, Bruchophagus Roddi Gussakovskiy, 1933 (Hymenoptera: Eurytomidae) in Alfalfa (Medicago sativa L.) Fields of Igdir, Turkey. Legume Research, 41(1): 150-154.
  • Hakelius K 1996. Cooperative Values - Farmers Cooperatives in the Minds of the Farmers. The Swedish University of Agricultural Sciences
  • Iqbal F, Eyduran E, Raziq A, Ali M, Huma Z, Tirink C, Sevgenler H 2021. Modeling and Predicting the Growth of Indigenous Harnai Sheep in Pakistan: Non-linear Functions and MARS algorithm. Tropical Animal Health and Production, 53, 248.
  • Karlı B, Çelik Y 2003. GAP Alanındaki Tarım Kooperatifleri ve Diğer Çiftçi Örgütlerinin Bölge Kalkınmasındaki Etkinliği. 116, Yayın no: 97 ISBN 975-407-122-5, Şanlıurfa.
  • Kass G 1980. An Exploratory Technique for İnvestigating Large Quantities of Categorical Data, Applied Statistics, 29 (2): 119-127.
  • Kaya N, Çoker S, Kınıklı F, Yercan M 2019. Çiftçilerin Kooperatifçiliğe Bakış Açıları Üzerine Bir Araştırma: Ağrı ve Eskişehir İlleri Örneği. Tarım Ekonomisi Derg 25(2): 219-230.
  • Kılıç B 2011. Samsun İlindeki Tarımsal Kalkınma Kooperatiflerinde Ortak-Kooperatif İlişkilerinin Analizi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, 158 sy.
  • Kılıç Topuz B 2017. Samsun İli Tarımsal Üretici Birliklerinde Güven ve Performansa Etkili Faktörler. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı Doktora Tezi, 430 sy.
  • Kovalchuk IY, Mukhitdinova Z, Turdiyev T, Madiyeva G, Akin M, Eyduran E, Reed BM 2017. Modeling Some Mineral Nutrient Requirements for Micropropagated Wild Apricot Shoot Cultures. Plant Cell, Tissue Organ Culture, 129: 325–335.
  • Kovalchuk IY, Mukhitdinova Z, Turdiyev T, Madiyeva G, Akin M, Eyduran E, Reed BM 2018. Nitrogen Ions and Nitrogen Ion Proportions Impact the Growth of Apricot (Prunus armeniaca) Shoot Cultures. Plant Cell, Tissue Organ Culture, 133: 263–273.
  • Kurtaslan T, Doğaner M 2004. Çiğ Süt Pazarlamasında Çiftçilerin Tarımsal Kooperatiflere Yaklaşımlarının Değerlendirilmesi (Aydın İli Örneği). Türkiye VI. Tarım Ekonomisi Kongresi, 444-451, Tokat, Türkiye.
  • Laursen CV, Karantininis K, Bhuyan S 2008. Organizational Characteristics and Member Participationin Agricultural Cooperatives: Evidence from Modern Danish Cooperatives. Paper Submitted To The Seminar: The Role of The Cooperatives in The European Agro-Food System 28th-30th May, Bologna.
  • Mülayim ZG 2010. Kooperatifçilik. Yetkin Yayınları, Yayın Kodu: ISBN 978-975-464-035-9, Ankara, 657 sy.
  • Österberg P, Nilsson J 2009. Members’ Perception of Their Participation in the Governance of Cooperatives: The Key to Trust and Commitment in Agricultural Cooperatives. Agribusiness, 25(2): 181-197.
  • RG 1969. 1163 sayılı Kooperatifler Kanunu, 24.04.1969 tarih 13195 Sayılı Resmi Gazete.
  • Spear R 2004. Governance in democratic member-based organizations. Annals of Public and Cooperative Economics, 75(10): 33–59.
  • Şahin A, Cankurt M, Günden C, Miran B, Meral Y 2013. Türkiye’de Tarımsal Kalkınma Kooperatiflerinde Ortak-Kooperatif İlişkileri. KSÜ Doğa Bil. Derg. 16(2): 21-33.
  • Terin M, Yavuz F, Yıldırım İ, Güler Oİ 2010. Hayvansal Üretimin Gelişmesinde Kooperatiflerin Rolü: Kırklareli Merkez Erikler Köyü Tarımsal Kalkınma Kooperatifi Örneği. Türkiye IX. Tarım Ekonomisi Kongresi 542-549, Şanlıurfa, Türkiye.
  • Tyasi TL, Eyduran E, Celik S 2021. Comparison of Tree-Based Regression Tree Methods for Predicting Live Body Weight From Morphological Traits in Hy-Line Silver Brown Commercial Layer and Indigenous Potchefstroom Koekoek Breeds Raised in South Africa. Tropical Animal Health and Production, 53, 7.
  • TRGM 2021. Tarım ve Orman Bakanlığı, Tarım Reformu Genel Müdürlüğü, https://www.Tarim orman.gov.tr/TRGM/Link/33/Tarimsal-Orgutlenme -Tablosu (Alınma Tarihi: 03.01.2021).
  • Turan A 1992. Süt Fabrikası İşleten Tonya ve Bütün Köylerini Kalkındırma Kooperatifinin Tarımsal Kooperatifçilik İşletmeciliği Açısından Ekonomik Analizi. Ankara Üniversitesi. Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı, Doktora Tezi, 305 sy.
  • Yercan M, Kınıklı F 2018. Tarımsal Kooperatiflerde Ortakların Yönetime Katılımını Etkileyen Faktörlerin Analizi Üzerine Bir Araştırma: İzmir İli Sütçülük Kooperatifleri Örneği. Tarım Ekonomisi Derg 24(2): 159-173.

Determination of Factors Affecting Participation of The Members in The General Assembly Meeting of Agricultural Organizations Using CHAID Algorithm: Igdir Province Example

Year 2022, Volume: 25 Issue: 2, 380 - 391, 30.04.2022

Bakiye Kılıç Topuz , Ecevit Eyduran , Yakup Erdal Ertürk , Mehmet Bozoğlu

https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.915325

Abstract

The purpose of this study was to determine the factors influencing the farms’ participation to general assembly. The primary data of this study was obtained via the face to face questionnaires from the selected 155 members of the agricultural organizations operating in Igdir province using the simple random sampling method. CHAID algorithm was utilized in determination of the factors influencing the farms’ participation to general assembly on the basis of ten cross-validation. Suitability of the classification algorithm was established by model evaluation criteria i.e. sensitivity, specificity, accuracy rates and area under ROC curve. The classification algorithm results revealed that the total cohesion score of members to their organizations, amount of land of members, and the distance of the business to the organizations had statistically effects on the participation to general assembly. In order to increase the participation of the general assembly meetings, it is deemed to necessary to increase their cohesion levels to their organizations and should be maximum 15 km of the distance between members-organizations. As a result, it is recommended to use the CART algorithm in the characterization of members of agricultural organization in general assembly meetings.

Keywords

Regression tree CHAID algorithm Agricultural organization General assembly meeting

Project Number

2019-FEB-A10

References

  • Acar İ, Yıldırım İ 2000. Mandıra İşleten Dönerdere Tarımsal Kalkınma Kooperatifine Ortak İşletmelerin Ekonomik Analizi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Bilimleri Derg 10 (1): 61-70.
  • Akin M, Eyduran E, Reed BM 2017a. Use of RSM and CHAID data Mining Algorithm For Predicting Mineral Nutrition Of Hazelnut. Plant Cell, Tissue and Organ Culture 128(2): 303–316.
  • Akin M, Eyduran E, Niedz RP, Reed BM 2017b. Developing Hazelnut Tissue Culture Free of Ion Confounding. Plant Cell, Tissue and Organ Culture 13(3): 483–494.
  • Akin M, Hand C, Eyduran E, Reed BM 2018. Predicting Minor Nutrient Requirements of Hazelnut Shoot Cultures Using Regression Trees. Plant Cell Tissue and Organ Culture, 132(3): 545–559.
  • Akin M, Eyduran SP, Eyduran E, Reed BM 2020. Analysis of macro Nutrient Related Growth Responses Using Multivariate Adaptive Regression Splines. Plant Cell, Tissue and Organ Culture, 140: 661–670.
  • Alpar R 2012. Sağlık, Spor ve Eğitim Bilimlerinde Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlilik-Güvenirlik. Detay yayıncılık, Ankara, 672 sy.
  • Anonim 2021. Iğdır İl Tarım ve Orman Müdürlüğü kayıtları (Alınma Tarihi: 05.01.2021).
  • Cechin A, Bijman J, Pascucci S 2013. Drivers of Pro-Active Member Participation in Agricultural Cooperatives: Evidence from Brazil. Annals of Public and Cooperative Economics, 84(4): 443-468.
  • Cochran WG 1963. Sampling Techniques, 2nd Ed., New York: John Wiley and Sons, Inc.
  • Değer HC, Özder U, Kınıklı F, Yercan M 2020. Muğla İlinde Üreticilerin Domates Pazarlaması Üzerine Kooperatifleşme Eğilimlerinin Belirlenmesi. Tarım Ekonomisi Derg 26(2): 121-129.
  • Didier BV, Henninger MC, Akremi EA 2012. The Relationship Between Members’ Trust and Participation in the Governance of Cooperatives: The Role of Organizational Commitment. International Food and Agribusiness Management Review, 15(1): 1-24.
  • Doğan HG 2011. Türkiye’deki Üretici Birliklerinin Üretici Örgütlenmesinde Yeri ve Önemi (Kazova Bölgesi Yaş Sebze ve Meyve Üreticileri Birliği Örneği. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, 114 sy.
  • Ertan A, Turan A 2001. GÜLBİRLİK Ortaklarının Kooperatif Ortak İlişkisi Yönünden Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Derg 6(2): 29-43.
  • Everest B, Yercan M 2016. Kooperatif Ortaklarının Kooperatif Yönetimine Katılma Durumları ve Eğilimleri: Tarım Kredi Kooperatifleri Balıkesir Bölge Birliği Örneği. International Conference on Eurasian Economies, 519-526.
  • Eyduran E, Akin M, Eyduran SP 2019. Application of Multivariate Adaptive Regression Splines Through R Software, Nobel Academic Publishing, Ankara, 112 sy.
  • Fatih A, Celik S, Eyduran E, Cem T, Tariq MM, Sheikh IS, Faraz A, Waheed A 2021. Use of MARS Algorithm for Predicting Mature Weight of Differentcamel (Camelus dromedarius) Breeds Reared in Pakistan and Morphological Characterization Via Cluster Analysis. Tropical Animal Health and Production, 53, 191.
  • Fulton ME, Hueth B 2009. Cooperative Conversions, Failures and Restructurings: An Overview. Journal of Cooperatives 23(2009): i-xi.
  • Gamgam H, Altunkaynak B 2008. Parametrik Olmayan Yöntemler: SPSS Uygulamalı. Gazi Kitabevi, 496 sy. ISBN: 978-605-5804-02-2.
  • Gozuacik C, Eyduran E, Cam H, Kara MK 2018. Detection of Infection Preferences of the Alfalfa Seed Chalcid, Bruchophagus Roddi Gussakovskiy, 1933 (Hymenoptera: Eurytomidae) in Alfalfa (Medicago sativa L.) Fields of Igdir, Turkey. Legume Research, 41(1): 150-154.
  • Hakelius K 1996. Cooperative Values - Farmers Cooperatives in the Minds of the Farmers. The Swedish University of Agricultural Sciences
  • Iqbal F, Eyduran E, Raziq A, Ali M, Huma Z, Tirink C, Sevgenler H 2021. Modeling and Predicting the Growth of Indigenous Harnai Sheep in Pakistan: Non-linear Functions and MARS algorithm. Tropical Animal Health and Production, 53, 248.
  • Karlı B, Çelik Y 2003. GAP Alanındaki Tarım Kooperatifleri ve Diğer Çiftçi Örgütlerinin Bölge Kalkınmasındaki Etkinliği. 116, Yayın no: 97 ISBN 975-407-122-5, Şanlıurfa.
  • Kass G 1980. An Exploratory Technique for İnvestigating Large Quantities of Categorical Data, Applied Statistics, 29 (2): 119-127.
  • Kaya N, Çoker S, Kınıklı F, Yercan M 2019. Çiftçilerin Kooperatifçiliğe Bakış Açıları Üzerine Bir Araştırma: Ağrı ve Eskişehir İlleri Örneği. Tarım Ekonomisi Derg 25(2): 219-230.
  • Kılıç B 2011. Samsun İlindeki Tarımsal Kalkınma Kooperatiflerinde Ortak-Kooperatif İlişkilerinin Analizi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, 158 sy.
  • Kılıç Topuz B 2017. Samsun İli Tarımsal Üretici Birliklerinde Güven ve Performansa Etkili Faktörler. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı Doktora Tezi, 430 sy.
  • Kovalchuk IY, Mukhitdinova Z, Turdiyev T, Madiyeva G, Akin M, Eyduran E, Reed BM 2017. Modeling Some Mineral Nutrient Requirements for Micropropagated Wild Apricot Shoot Cultures. Plant Cell, Tissue Organ Culture, 129: 325–335.
  • Kovalchuk IY, Mukhitdinova Z, Turdiyev T, Madiyeva G, Akin M, Eyduran E, Reed BM 2018. Nitrogen Ions and Nitrogen Ion Proportions Impact the Growth of Apricot (Prunus armeniaca) Shoot Cultures. Plant Cell, Tissue Organ Culture, 133: 263–273.
  • Kurtaslan T, Doğaner M 2004. Çiğ Süt Pazarlamasında Çiftçilerin Tarımsal Kooperatiflere Yaklaşımlarının Değerlendirilmesi (Aydın İli Örneği). Türkiye VI. Tarım Ekonomisi Kongresi, 444-451, Tokat, Türkiye.
  • Laursen CV, Karantininis K, Bhuyan S 2008. Organizational Characteristics and Member Participationin Agricultural Cooperatives: Evidence from Modern Danish Cooperatives. Paper Submitted To The Seminar: The Role of The Cooperatives in The European Agro-Food System 28th-30th May, Bologna.
  • Mülayim ZG 2010. Kooperatifçilik. Yetkin Yayınları, Yayın Kodu: ISBN 978-975-464-035-9, Ankara, 657 sy.
  • Österberg P, Nilsson J 2009. Members’ Perception of Their Participation in the Governance of Cooperatives: The Key to Trust and Commitment in Agricultural Cooperatives. Agribusiness, 25(2): 181-197.
  • RG 1969. 1163 sayılı Kooperatifler Kanunu, 24.04.1969 tarih 13195 Sayılı Resmi Gazete.
  • Spear R 2004. Governance in democratic member-based organizations. Annals of Public and Cooperative Economics, 75(10): 33–59.
  • Şahin A, Cankurt M, Günden C, Miran B, Meral Y 2013. Türkiye’de Tarımsal Kalkınma Kooperatiflerinde Ortak-Kooperatif İlişkileri. KSÜ Doğa Bil. Derg. 16(2): 21-33.
  • Terin M, Yavuz F, Yıldırım İ, Güler Oİ 2010. Hayvansal Üretimin Gelişmesinde Kooperatiflerin Rolü: Kırklareli Merkez Erikler Köyü Tarımsal Kalkınma Kooperatifi Örneği. Türkiye IX. Tarım Ekonomisi Kongresi 542-549, Şanlıurfa, Türkiye.
  • Tyasi TL, Eyduran E, Celik S 2021. Comparison of Tree-Based Regression Tree Methods for Predicting Live Body Weight From Morphological Traits in Hy-Line Silver Brown Commercial Layer and Indigenous Potchefstroom Koekoek Breeds Raised in South Africa. Tropical Animal Health and Production, 53, 7.
  • TRGM 2021. Tarım ve Orman Bakanlığı, Tarım Reformu Genel Müdürlüğü, https://www.Tarim orman.gov.tr/TRGM/Link/33/Tarimsal-Orgutlenme -Tablosu (Alınma Tarihi: 03.01.2021).
  • Turan A 1992. Süt Fabrikası İşleten Tonya ve Bütün Köylerini Kalkındırma Kooperatifinin Tarımsal Kooperatifçilik İşletmeciliği Açısından Ekonomik Analizi. Ankara Üniversitesi. Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı, Doktora Tezi, 305 sy.
  • Yercan M, Kınıklı F 2018. Tarımsal Kooperatiflerde Ortakların Yönetime Katılımını Etkileyen Faktörlerin Analizi Üzerine Bir Araştırma: İzmir İli Sütçülük Kooperatifleri Örneği. Tarım Ekonomisi Derg 24(2): 159-173.
There are 40 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Agricultural, Veterinary and Food Sciences
Journal Section RESEARCH ARTICLE
Authors

Bakiye Kılıç Topuz 0000-0002-3607-4306

Ecevit Eyduran 0000-0001-7200-982X

Yakup Erdal Ertürk 0000-0002-9892-6797

Mehmet Bozoğlu 0000-0001-8333-1865

Project Number 2019-FEB-A10
Publication Date April 30, 2022
Submission Date April 13, 2021
Acceptance Date May 27, 2021
Published in Issue Year 2022Volume: 25 Issue: 2

Cite

APA Kılıç Topuz, B., Eyduran, E., Ertürk, Y. E., Bozoğlu, M. (2022). CHAID Algoritması ile Üyelerin Tarımsal Örgütlerin Genel Kurul Toplantısına Katılımını Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi: Iğdır İli Örneği. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım Ve Doğa Dergisi, 25(2), 380-391. https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.915325
 Download Cover Image


International Peer Reviewed Journal
Free submission and publication
Published 6 times a year



88x31.png


KSU Journal of Agriculture and Nature

e-ISSN: 2619-9149