Agricultura guiada por datos para maíz en Chipas, México y altiplano occidental de Guatemala para soporte a la toma de decisiones en campo y la gestión de riesgos climáticos (PCCMCA)
La agricultura basada en datos se ha consolidado como una herramienta fundamental para la toma de decisiones en el campo y la gestión de riesgos climáticos, en respuesta a la creciente variabilidad climática y los desafíos asociados, como sequías, inundaciones y alteraciones en los patrones de lluvi...
| Autores principales: | , , , , , , , , , , |
|---|---|
| Formato: | Ponencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10568/163491 |
| _version_ | 1855541723647705088 |
|---|---|
| author | Jaimes, Diana Gonzalez, Carlos Llanos, Lizeth Estrada, Oscar Barrios, Camilo Agudelo, Diego Navarro Racines, Carlos Jimenez, Daniel Gardeazabal, Andrea Dorado, Hugo Ramirez Villegas, Julian |
| author_browse | Agudelo, Diego Barrios, Camilo Dorado, Hugo Estrada, Oscar Gardeazabal, Andrea Gonzalez, Carlos Jaimes, Diana Jimenez, Daniel Llanos, Lizeth Navarro Racines, Carlos Ramirez Villegas, Julian |
| author_facet | Jaimes, Diana Gonzalez, Carlos Llanos, Lizeth Estrada, Oscar Barrios, Camilo Agudelo, Diego Navarro Racines, Carlos Jimenez, Daniel Gardeazabal, Andrea Dorado, Hugo Ramirez Villegas, Julian |
| author_sort | Jaimes, Diana |
| collection | Repository of Agricultural Research Outputs (CGSpace) |
| description | La agricultura basada en datos se ha consolidado como una herramienta fundamental para la toma de decisiones en el campo y la gestión de riesgos climáticos, en respuesta a la creciente variabilidad climática y los desafíos asociados, como sequías, inundaciones y alteraciones en los patrones de lluvia. La integración de tecnologías de análisis de datos en la agricultura permite a los productores optimizar la eficiencia y sostenibilidad de sus prácticas mediante decisiones informadas y oportunas. En esta ponencia se presentaron técnicas estadísticas avanzadas para el análisis de datos agrícolas, con un enfoque específico en el cultivo de maíz. Este trabajo fue desarrollado para la reunión del Programa Cooperativo Centroamericano para el Mejoramiento de Cultivos y Animales (PCCMCA), celebrada en Costa Rica. |
| format | Ponencia |
| id | CGSpace163491 |
| institution | CGIAR Consortium |
| language | Español |
| publishDate | 2024 |
| publishDateRange | 2024 |
| publishDateSort | 2024 |
| record_format | dspace |
| spelling | CGSpace1634912025-11-05T12:35:14Z Agricultura guiada por datos para maíz en Chipas, México y altiplano occidental de Guatemala para soporte a la toma de decisiones en campo y la gestión de riesgos climáticos (PCCMCA) Jaimes, Diana Gonzalez, Carlos Llanos, Lizeth Estrada, Oscar Barrios, Camilo Agudelo, Diego Navarro Racines, Carlos Jimenez, Daniel Gardeazabal, Andrea Dorado, Hugo Ramirez Villegas, Julian digital agriculture maize climate services data mining La agricultura basada en datos se ha consolidado como una herramienta fundamental para la toma de decisiones en el campo y la gestión de riesgos climáticos, en respuesta a la creciente variabilidad climática y los desafíos asociados, como sequías, inundaciones y alteraciones en los patrones de lluvia. La integración de tecnologías de análisis de datos en la agricultura permite a los productores optimizar la eficiencia y sostenibilidad de sus prácticas mediante decisiones informadas y oportunas. En esta ponencia se presentaron técnicas estadísticas avanzadas para el análisis de datos agrícolas, con un enfoque específico en el cultivo de maíz. Este trabajo fue desarrollado para la reunión del Programa Cooperativo Centroamericano para el Mejoramiento de Cultivos y Animales (PCCMCA), celebrada en Costa Rica. 2024-11 2024-12-15T09:44:17Z 2024-12-15T09:44:17Z Presentation https://hdl.handle.net/10568/163491 es Open Access application/pdf Jaimes, D.; Gonzalez, C.; Llanos, L.; Estrada, O.; Barrios, C.; Agudelo, D.; Navarro Racines, C.; Jimenez, D.; Gardeazabal, A.; Dorado, H.; Ramirez Villegas, J. (2024) Agricultura guiada por datos para maíz en Chipas, México y altiplano occidental de Guatemala para soporte a la toma de decisiones en campo y la gestión de riesgos climáticos (PCCMCA). Presented for Work package 4: InnovaHub networks for agrifood innovation and scaling on June 2024 at Costa Rica. 22 sl. |
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