As livelihoods in many developing c

As livelihoods in many developing countries are highly dependent on agricultural
production, management of that production is an important focus of government policy, both at national and local levels. In general, policy makers aim to boost food
production while considering the demands of other sectors, such as industry. In
addition, they will be concerned about the distribution of the benefits and the sustainability of agricultural systems as well as the wider, yet related, issues of health
and education. It is now accepted that the best way of developing management
strategies to address these challenges, is to view the agricultural system as an integrated whole (Zander and Kachele, 1999; Reenberg and PaarupLaursen, 1997;
Ikerd, 1993). Moreover, as any management strategy requires public support for
its successful implementation (Bland, 1999), it is important that such strategies
are formulated with the participation of all important stakeholders (Frost, 2000;
Mosley, 1996).
Neither integrated analysis nor stakeholder participation are easy to achieve. In
the first case, an integrated analysis must consider the interrelations between the
biophysical, social and economic parts of the holistic agricultural system (Herrero et
al., 1999; Oberle and Keeney, 1991). The inherent complexity of all environmental
systems makes this analysis a difficult process. In the second case, meaningful participation requires effective two-way communication between ‘‘experts’’ and ‘‘laypeople’’ who can often find it difficult to understand each other.
Decision support systems (DSS) can help address both of these difficulties. They
can offer a framework within which complex systems can be represented in a structured way, allowing them to be more easily understood and helping to draw out
additional information and new insights (Marakas, 1998; Browne et al., 1997).
Additionally, they can provide tools to help analyse the links between different system
components (Cain et al., 1999a; Plant, 1993; Henderson-Sellers, 1991). They can also
help improve communication between stakeholders by providing a common means
for all parties to express their ideas (Cain et al., 1999b; Walters, 1997). As the utility of
these benefits is recognised, DSS are increasingly being developed to support agricultural management (e.g. Lewis and Tzilivakis, 2000; Sengupta et al., 2000).

Kết quả (Việt) 1:

Vì sinh kế ở nhiều nước đang phát triển đang phụ thuộc nhiều vào nông nghiệp sản xuất, quản lý sản xuất đó là một trọng tâm quan trọng của chính sách chính phủ, cả hai ở cấp quốc gia và địa phương. Nói chung, các nhà hoạch định chính sách nhằm mục đích thúc đẩy thực phẩm sản xuất trong khi xem xét các nhu cầu của các lĩnh vực khác, như ngành công nghiệp. Ở Ngoài ra, họ sẽ được quan tâm về việc phân phối lợi ích và tính bền vững của hệ thống nông nghiệp cũng như rộng lớn hơn, nhưng có liên quan, các vấn đề sức khỏe và giáo dục. Nó bây giờ được chấp nhận rằng cách tốt nhất để phát triển quản lý chiến lược để giải quyết những thách thức này, là để xem hệ thống nông nghiệp như là một tích hợp toàn bộ (Zander và Kachele, năm 1999; Reenberg và PaarupLaursen, năm 1997; Ikerd, 1993). Hơn nữa, như bất kỳ chiến lược quản lý yêu cầu hỗ trợ công cộng thực hiện thành công (Bland, 1999), điều quan trọng là rằng những chiến lược được xây dựng với sự tham gia của tất cả các bên quan trọng (Frost, năm 2000; Mosley, 1996). Tham gia tích hợp phân tích cũng như các bên liên quan không phải là dễ dàng để đạt được. Ở trường hợp đầu tiên, một phân tích tích hợp phải xem xét các interrelations giữa các lý sinh, xã hội, kinh tế và các bộ phận của hệ thống nông nghiệp toàn diện (Herrero et Al., năm 1999; Oberle và Keeney, năm 1991). Sự phức tạp vốn có của tất cả về môi trường Hệ thống làm cho phân tích này một quá trình khó khăn. Trong trường hợp thứ hai, có ý nghĩa tham gia đòi hỏi hiệu quả giao tiếp hai chiều giữa '' chuyên gia '' và '' laypeople'' người có thể thường xuyên tìm thấy nó rất khó để hiểu nhau. Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) có thể giúp cả hai địa chỉ của những khó khăn này. Họ có thể cung cấp một khuôn khổ trong đó hệ thống phức tạp có thể được biểu diễn trong một cách có cấu trúc, cho phép họ được dễ dàng hơn hiểu và giúp đỡ để rút ra thông tin bổ sung và những hiểu biết mới (Marakas, 1998; Browne et al., 1997). Ngoài ra, họ có thể cung cấp công cụ để giúp phân tích liên kết giữa các hệ thống khác nhau thành phần (Cain và ctv., 1999a; Thực vật, 1993; Henderson-Sellers, năm 1991). Họ cũng có thể giúp cải thiện giao tiếp giữa các bên liên quan bằng cách cung cấp một phương tiện phổ biến cho tất cả các bên để thể hiện ý tưởng của họ (Cain và ctv., 1999b; Walters, 1997). Như các tiện ích của những lợi ích được công nhận, DSS đang ngày càng được phát triển để hỗ trợ quản lý nông nghiệp (ví dụ: Lewis và Tzilivakis, năm 2000; Sengupta et al., 2000).

Kết quả (Việt) 2:

Là sinh kế ở nhiều nước đang phát triển phụ thuộc nhiều vào nông nghiệp
sản xuất, quản lý sản xuất đó là một trọng tâm quan trọng của chính sách nhà nước, cả ở cấp quốc gia và địa phương. Nói chung, các nhà hoạch định chính sách nhằm thúc đẩy thực phẩm
sản xuất trong khi xem xét các nhu cầu của các ngành khác, chẳng hạn như ngành công nghiệp. Trong
Ngoài ra, họ sẽ quan tâm đến việc phân phối các lợi ích và sự bền vững của hệ thống nông nghiệp cũng như rộng hơn, nhưng có liên quan, các vấn đề về sức khỏe
và giáo dục. Nó bây giờ được chấp nhận rằng cách tốt nhất để phát triển quản lý
chiến lược để giải quyết những thách thức này, là để xem các hệ thống nông nghiệp như một toàn bộ tích hợp (Zander và Kachele, 1999; Reenberg và PaarupLaursen, 1997;
Ikerd, 1993). Hơn nữa, như bất kỳ chiến lược quản lý yêu cầu hỗ trợ công cộng cho
việc thực hiện thành công của nó (Bland, 1999), điều quan trọng là chiến lược này
được xây dựng với sự tham gia của tất cả các bên liên quan quan trọng (Frost, 2000;
Mosley, 1996).
Không phân tích tổng hợp và cũng không liên quan tham gia là dễ dàng để đạt được. Trong
trường hợp đầu tiên, một phân tích tổng hợp phải xem xét mối tương quan giữa
các bộ phận sinh lý, xã hội và kinh tế của các hệ thống nông nghiệp toàn diện (Herrero et
al, 1999;. OBERLE và Keeney, 1991). Sự phức tạp vốn có của tất cả các môi trường
hệ thống làm cho phân tích này là một quá trình khó khăn. Trong trường hợp thứ hai, sự tham gia có ý nghĩa đòi hỏi phải giao tiếp hai chiều hiệu quả giữa '' chuyên gia '' và '' giáo dân '' những người thường xuyên có thể tìm thấy nó khó khăn để hiểu nhau.
Các hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) có thể giúp giải quyết cả những khó khăn này. Họ
có thể cung cấp một khuôn khổ trong đó các hệ thống phức tạp có thể được đại diện trong một cách có cấu trúc, cho phép chúng được dễ hiểu hơn và giúp đỡ để vẽ ra
thêm thông tin và hiểu biết mới (Marakas năm 1998;. Browne et al, 1997).
Ngoài ra, họ có thể cung cấp các công cụ để giúp phân tích các liên kết giữa các hệ thống khác nhau
thành phần (Cain et al, 1999a;. Nhà máy năm 1993; Henderson-Sellers, 1991). Họ cũng có thể
giúp cải thiện giao tiếp giữa các bên liên quan bằng cách cung cấp một phương tiện phổ biến
cho tất cả các bên để thể hiện ý tưởng của họ (Cain et al, 1999b;. Walters, 1997). Như các tiện ích của
những lợi ích này được công nhận, DSS đang ngày càng được phát triển để hỗ trợ quản lý nông nghiệp (ví dụ như Lewis và Tzilivakis, 2000; Sengupta et al., 2000).