Datos o hechos estadísticos sobre la situación y perspectivas de los sistemas agroalimentarios e impacto de las políticas
Con NDVI anual (promedio y máximo) se observan trayectorias pre y post intervención para unidades tratadas y de control. El enfoque longitudinal capta la dinámica “antes y después” del programa.
El uso de NDVI como proxy de rendimiento es valioso y costo-efectivo para examinar la dinámica temporal de impactos.
El programa se concibió como piloto nacional y se subrayó la necesidad de evaluar rigurosamente sus impactos productivos y económicos.
262 (algodón) y 190 (cítricos) parcelas se georreferenciaron para construir series NDVI.
El estudio realiza una revisión de alcance sobre el uso de modelos predictivos para fortalecer la seguridad alimentaria en América Latina, con énfasis en el caso colombiano. Analiza 65 investigaciones publicadas entre 2014 y 2024, que aplican algoritmos como Bosques Aleatorios y Redes Neuronales para anticipar rendimientos agrícolas, gestionar riesgos climáticos y optimizar recursos. Los resu...
El estudio realiza una revisión sistemática sobre los métodos aplicados en estudios prospectivos para la planificación estratégica de las cadenas agroalimentarias en América Latina y el Caribe entre 2010 y 2021. Examina las metodologías más utilizadas (como MACTOR, MICMAC y Delphi), sus aportes a la toma de decisiones y los retos pendientes en la institucionalización de la prospectiva reg...
La cadena de suministro agroalimentaria de América Latina y el Caribe (ALC) destaca por su resiliencia ante la pandemia de COVID-19, y se han realizado múltiples estudios para analizar los impactos diferenciales de la pandemia entre empresas y sectores. Se sabe menos sobre las estrategias implementadas para la continuidad del negocio durante este choque catastrófico. El propósito de este estud...
El estudio encuestó a 130 productores caprinos en Piura (Marcavelica, Lancones, La Brea). El 56.9 % percibe el cambio climático, con impactos en temperatura (69.9 %), precipitación (100 %), fertilidad del suelo (79.2 %) y agua (50 %). Se identificaron cuatro niveles de capacidad adaptativa: excelente (6 %), buena (23 %), regular (75 %) y pobre (25 %) (Temoche et al., 2024).
El estudio muestra que el mango ‘Ataulfo’ de Chiapas incrementa su dulzura y pierde firmeza conforme madura, lo que influye directamente en su calidad poscosecha y potencial de exportación (Ortiz-Hernández, M. et al.,2012).
La humedad de cosecha afecta la calidad molinera del arroz, especialmente el rendimiento de grano entero y la apariencia. Se recomiendan niveles entre 20 % y 22 % para optimizar resultados industriales (Álvarez-Parra et al., 2020).
