Método para la construcción de marcos de referencia agroeconómicos con enfoque espacial
ilustraciones, fotografías, graficas, mapas
- Autores:
-
Páez Hernández, Cristhian Eduardo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/82138
- Palabra clave:
- 630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::633 - Cultivos de campo y de plantación
Tierras agrícolas
Utilización de la tierra
farmland
land use
Marco de referencia agroeconómico
Geomática
Costos de producción
Análisis espacial
Agroeconomic frame of reference
Geomatics
Production costs
Spatial analysis
- Rights
- openAccess
- License
- Reconocimiento 4.0 Internacional
| id |
UNACIONAL2_0e97f6b4b64e4c24eb50f2df49fa7fbe |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/82138 |
| network_acronym_str |
UNACIONAL2 |
| network_name_str |
Universidad Nacional de Colombia |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Método para la construcción de marcos de referencia agroeconómicos con enfoque espacial |
| dc.title.translated.eng.fl_str_mv |
Method for the construction of agroeconomic reference frameworks with a spatial approach |
| title |
Método para la construcción de marcos de referencia agroeconómicos con enfoque espacial |
| spellingShingle |
Método para la construcción de marcos de referencia agroeconómicos con enfoque espacial 630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::633 - Cultivos de campo y de plantación Tierras agrícolas Utilización de la tierra farmland land use Marco de referencia agroeconómico Geomática Costos de producción Análisis espacial Agroeconomic frame of reference Geomatics Production costs Spatial analysis |
| title_short |
Método para la construcción de marcos de referencia agroeconómicos con enfoque espacial |
| title_full |
Método para la construcción de marcos de referencia agroeconómicos con enfoque espacial |
| title_fullStr |
Método para la construcción de marcos de referencia agroeconómicos con enfoque espacial |
| title_full_unstemmed |
Método para la construcción de marcos de referencia agroeconómicos con enfoque espacial |
| title_sort |
Método para la construcción de marcos de referencia agroeconómicos con enfoque espacial |
| dc.creator.fl_str_mv |
Páez Hernández, Cristhian Eduardo |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Martínez Martínez, Luis Joel Aranda Camacho, Yesid Vicente |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Páez Hernández, Cristhian Eduardo |
| dc.subject.ddc.spa.fl_str_mv |
630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::633 - Cultivos de campo y de plantación |
| topic |
630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::633 - Cultivos de campo y de plantación Tierras agrícolas Utilización de la tierra farmland land use Marco de referencia agroeconómico Geomática Costos de producción Análisis espacial Agroeconomic frame of reference Geomatics Production costs Spatial analysis |
| dc.subject.agrovoc.spa.fl_str_mv |
Tierras agrícolas Utilización de la tierra |
| dc.subject.agrovoc.eng.fl_str_mv |
farmland land use |
| dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Marco de referencia agroeconómico Geomática Costos de producción Análisis espacial |
| dc.subject.proposal.eng.fl_str_mv |
Agroeconomic frame of reference Geomatics Production costs Spatial analysis |
| description |
ilustraciones, fotografías, graficas, mapas |
| publishDate |
2022 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2022-08-26T15:51:03Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2022-08-26T15:51:03Z |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2022-08-23 |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Maestría |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TM |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/82138 |
| dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia |
| dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia |
| dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
https://repositorio.unal.edu.co/ |
| url |
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/82138 https://repositorio.unal.edu.co/ |
| identifier_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.indexed.spa.fl_str_mv |
Agrosavia RedCol LaReferencia |
| dc.relation.references.spa.fl_str_mv |
Afzal, A., Mahmood, M. S., Hussain, I., & Akhtar, M. (2011). Adulteration and microbiological quality of milk (A review). Pakistan Journal of Nutrition, 10(12), 1195–1202. https://doi.org/10.3923/pjn.2011.1195.1202 Aguilar, D., Soachoque, R., & ; Siachoque, R.; Otero, J.; Páramo, G.; García, E.; Escobar, C.; Porras, P. … y Acosta, C. (2018). Cultivo comercial de mango: identificación de zonas aptas en Colombia, a escala 1:100. 000. B. U. (2016). CULTIVO COMERCIAL DE MANGO IDENTIFICACIÓN DE ZONAS APTAS EN COLOMBIA , A ESCALA 1:100.000. Andablo Reyes, A., Hernández Moreno, M., & Mas, J. F. (2019). Dimension espacial de las decisiones sobre manejo de tierras..pdf. Region y Sociedad. Arango, N. C., Oquendo, R., & Agudelo, G. (1992). Influencia de la altitud en parámetros fisiológicos generales y hemáticos de bovinos Holstein. 45, 51–60. Báez Sandoval, G. M., & Gutiérrez Lizarazo, D. E. (2020). Efecto de la altitud y tamaño de explotaciones ganaderas sobre aspectos productivos y reproductivos en la región sur-occidental de Norte de Santander. Respuestas, 25(3), 41–53. Bernal Romero, S., & Niño Sanabria, D. F. (2018). Modelo Multicriterio Aplicado a la Toma de Decisiones representables en Diagramas de Ishikawa. Cano Sanz, C. G., Ramírez Giraldo, M. T., Tribín Uribe, A. M., & Iregui Bohórquez, A. M. (2016). El desarrollo equitativo, competitivo y sostenible del sector agropecuario en Colombia :: Publicaciones - Banco de la República. http://babel.banrepcultural.org/cdm/ref/collection/p17054coll18/id/282 Carulla, J. (2008). Nutritional Value of kikuyu grass. CCI. (2007). COSTOS DE PRODUCCIÓN AGROPECUARIOS. Celestive, A. (2010). Dairy sector in nigeria- an over view. Chen, J. (2001). A raster-based method for computing Voronoi diagrams of spatial objects using dynamic distance transformation. 13(3), 209–225. https://doi.org/10.1080/136588199241328 CRAAQ. (2020). Agriculture biologique : Catalogue du CRAAQ. https://www.craaq.qc.ca/Publications-du-CRAAQ/agriculture-biologique/t/62 Csató, L., & Petróczy, D. G. (2021). On the monotonicity of the eigenvector method. European Journal of Operational Research, 292(1), 230–237. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.10.020 Cultivando Futuro. (2020). Cultivando Futuro. https://cultivandofuturo.com/#/es DANE. (2021). Geoportal del DANE - Encuesta Nacional Agropecuaria. https://geoportal.dane.gov.co/geovisores/territorio/resultados-ena/?lt=4.456007353293281&lg=-73.2781601239999&z=5 Díaz, I., & Achkar, M. (2009). Soberanía Alimentaria y Dimensión Espacial. La Horticultura en Uruguay, un Análisis Multiescalar. Pampa, 5, 177–196. https://doi.org/10.14409/pampa.v1i5.3169 DNP, D. N. de P. (2021). Determinantes de las exportaciones agropecuarias en Colombia. 18. https://www.dnp.gov.co/DNPN/mision-internacionalizacion/Documents/Notas_politica_Espanol/Determinantes_de_Las_Exportaciones_Agricolas_en_Colombia.pdf Dong, Q., & Saaty, T. L. (2014). An analytic hierarchy process model of group consensus. Journal of Systems Science and Systems Engineering, 23(3), 362–374. https://doi.org/10.1007/s11518-014-5247-8 Eastman, J. (1999). JR Eastman,, (1999) “Evaluación multicriterio y SIG”. En PA, Goodchild, MF, Maguire, DJ y Rhind, DW, Eds., Geographical Information Systems, Longley, John Wiley and Sons, Nueva York, págs. 493-502. - Referencias - Publicaciones de investigación científica. ESRI. (2016). ¿Qué son los datos ráster?—Ayuda | ArcGIS for Desktop. https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/manage-data/raster-and-images/what-is-raster-data.htm ESRI. (2022). Cómo funciona Superposición ponderada—ArcGIS Pro Documentación. https://pro.arcgis.com/es/pro-app/2.8/tool-reference/spatial-analyst/how-weighted-overlay-works.htm Estrada, D., Tobon, S., & Zuleta, P. (2016). LA INVERSION OBLIGATORIA Y EL CREDITO AGROPECUARIO EN COLOMBIA. In EL DESARROLLO EQUITATIVO, COMPETITIVO Y SOSTENIBLE DEL SECTOR AGROPECUARIO EN COLOMBIA (Issue January). https://books.google.com.co/books?id=ZNTeDQAAQBAJ&hl=es&source=gbs_navlinks_s FAO. (2014). Manual de Estadísticas sobre Costos de Producción Agrícolas Lineamientos para la Recolección , Compilación y Difusión de Datos Estrategia Global para el Mejoramiento de las Estadísticas Agrícolas y Rurales. FAO. (2015). Manual sobre Marcos Maestros de Muestreo para las Estadísticas Agropecuarias. 149. FEDEARROZ. (2021). Costos de Producción. http://www.fedearroz.com.co/new/costos.php FEDEGAN. (2018). Ganadería Colombiana Hoja de Ruta 2018 - 2022. In Hoja De Ruta 2018 - 2022. http://static.fedegan.org.co.s3.amazonaws.com/publicaciones/Hoja_de_ruta_Fedegan.pdf FEDESARROLLO. (2012). Costos de Producción de Doce Productos Agropecuarios - Colombia. 310. FINAGRO. (2020a). Agroguía. https://www.finagro.com.co/agroguia FINAGRO. (2020b). Agroguía | Finagro. Agroguias. https://www.finagro.com.co/agroguia FINAGRO. (2021a). Estadísticas - Finagro. https://www.finagro.com.co/estadísticas FINAGRO. (2021b). GEOAGRO. https://finagro.maps.arcgis.com/apps/MapSeries/index.html?appid=f76904f5b539497498091b05e1bb39a2 FINAGRO. (2021c). Manual de Servicios (Issue 50). FINAGRO. (2021d). Manual de servicios FINAGRO, Capitulo 1 (Issue 50). FIRA. (2021). Portal FIRA - Agocostos Interactivo. https://www.fira.gob.mx/agrocostosApp/AgroApp.jsp Flórez, A.; Arévalo, L.; Siachoque, R.; Sáenz, B.; Porras, P.; Lozano. G; Otero, J.; Páramo, G… Villamarín, S. (2018). Cultivo comercial de caucho: identificación de zonas aptas en Colombia, a escala 1:100. 000. B. U. R. (2018). CULTIVO COMERCIAL DE CAUCHO IDENTIFICACIÖN DE ZONAS APTAS EN COLOMBIA A ESCALA 1:100.000. Flórez, A.; Muñoz, C.; Sáenz, B.; Rodríguez, N.; Siachoque, R.; Otero, J.; Páramo, G. [...] y Roldán, J. (2018). Cultivo comercial de cacao: identificación de zonas aptas en Colombia, a escala 1:100. 000. B. U. (2018). CULTIVO COMERCIAL DE CACO IDENTIFICACIÓN DE ZONAS APTA EN COLOMBIA A ESCALA 1:100.000. Fonseca, F.; Aguilar, D.; Siachoque, R.; Urbina, J.; Otero, J.; Páramo, G.; García, E. […] y Lozano, J. (2018). «Zonificación de aptitud para el cultivo comercial de aguacate Hass en Colombia, a escala 1:100. 000». B. U. (2018). CULTIVO COMERCIAL DE AGUACATE IDENTIFICACION DE ZONAS APTAS EN COLOMBIA A ESCALA 1:100.000. GOBERNACIÓN VALLE DEL CAUCA. (2013). Costos de produccion Agricola 2010 - 2013. http://pqr.valledelcauca.gov.co/agricultura/publicaciones.php?id=21453 Gómez, L., Cabellero, A., & Baldion, J. (1991). ECOTOPOS CAFETEROS (p. 125). Gouvernement du Canada. (2016). DAIRY BARNS BY TYPE IN CANADA DAIRY BARNS WITH ROBOTIC MILKING SYSTEM BY TYPE IN CANADA. Haining, R. (2003). Atlas de Páramos. ICA. (2021). PREDIOS CERTIFICADOS EN BUENAS PRÁCTICAS GANADERAS. https://www.ica.gov.co/areas/pecuaria/servicios/inocuidad-en-las-cadenas-agroalimentarias/listado-de-predios-certificados-en-bpg.aspx IDEAM. (2005). Atlas Climatológico de Colombia. http://atlas.ideam.gov.co/cclimatologicas/info/lluviamen.html IDEAM. (2014). Catálogo de Metadatos del Sistema de Información Ambiental del IDEAM - Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. http://geoservicios.ideam.gov.co/geonetwork/srv/spa/catalog.search#/metadata/506e6ae8-19f7-4588-b643-58746046e753 IDEAM. (2017). MAPA ECOSISTEMAS CONTINENTALES, COSTEROS Y MARINOS - IDEAM. http://www.ideam.gov.co/web/ecosistemas/mapa-ecosistemas-continentales-costeros-marinos IDEAM. (2021). COBERTURAS DE LA TIERRA - IDEAM. http://www.ideam.gov.co/web/ecosistemas/coberturas-tierra Instituto de Hidrología, M. y E. A. (IDEAM). (2017). Precipitación Media Total Anual Promedio Multianual durante el periodo 1981-2010. https://www.datos.gov.co/Ambiente-y-Desarrollo-Sostenible/Precipitaci-n-Media-Total-Anual-Promedio-Multianua/2bm3-399z/data?no_mobile=true Israel, J., Cruz, G., Francisco, M., & Ramírez, F. (2017). Juan israel garcía cruz 1 ,. 181–206. Jeansoulin, R. (2016). Review of forty years of technological changes in geomatics toward the big data paradigm. In ISPRS International Journal of Geo-Information (Vol. 5, Issue 9). https://doi.org/10.3390/ijgi5090155 Leguizamon, A. S. (2004). Zonas Geoeconomicas Homogeneas. Longley, P. . ., Goodchild, M. F., Manguire, D. J., & Rhind, D. W. (2011). Methods of environmental impact assessment: Third edition. In Methods of Environmental Impact Assessment: Third Edition (Vol. 9780203892). https://doi.org/10.4324/9780203892909 MADR, & CORPOICA. (2014). COSTOS DE PRODUCCION APLICADOS A LAS CADENAS PRODUCTIVAS. Malczewski, J. (1999a). GIS and Multicriteria Decision Analysis (John Willey and Sons Inc (ed.); 1 rst). Malczewski, J. (1999b). GIS and Multicriteria Decision Analysis - Jacek Malczewski - Google Libros. https://books.google.com.co/books?hl=es&lr=&id=ZqUsEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA393&dq=Malczewski,+J.,+1999.+GIS+and+Multicriteria+Decision+Analysis.+John+Wiley+%26+Sons,+New+York.&ots=6H_75kiIc0&sig=ww4i5FLI3JoCmZXo90A3NRiKkH0#v=onepage&q=Malczewski%2C J.%2C 199 Mantilla Izquierdo, D., & Ramírez Jiménez, N. (2015). Efecto de la intensidad lumínica y precipitación sobre el crecimiento del pasto Brachiaria brizantha cv Toledo en piedemonte llanero. In Journal of Chemical Information and Modeling (Vol. 53, Issue 9). https://ciencia.lasalle.edu.co/zootecnia/204 Martínez de Anguita, P. (2004). Economía ambiental y ordenación del territorio Ecosistemas. Meza, J. C. (2020). Análisis comparativo de los modelos digitales de elevaciones SRTM y MDE-Ar 2.0 para la identificación de áreas de peligrosidad por inundaciones y anegamientos en un área urbana de llanura. Geográfica Digital, 17(33), 44. https://doi.org/10.30972/geo.17334015 Ministerio de Agricultura Ganaderia Acuacultura y Pesca - ECUADOR. (2008). Propuesta de Metodología de Valoración de Tierras Rurales. Mora G., R. (1955). Los efectos de la altitud sobre la salud de los animales. Revista de La Facultad de Medicina Veterinaria y de Zootecnia, 21(114 SE-Artículo científico), 389 – 394. https://revistas.unal.edu.co/index.php/remevez/article/view/65261 Moreno, J. (2002). El Proceso Análitico Jerárquico (AHP). Fundamentos, metodologías y aplicaciones. Recta Monográfico, 1, 21–53. Moreno, J. M., Altuzarra, A., & Escobar, M. T. (2003). El índice de consistencia geométrico para matrices incompletas en ahp. Actas XVII Reunión Asepelt-España, 1–17. http://www.asepelt.org/ficheros/File/Anales/2003 - Almeria/asepeltPDF/192.PDF Mounsey, Z. (2015). Analysis of Production Systems in the New Zealand Dairy Industry. Osorio, J., & Orejuela, J. (2008). El proceso de análisis jerárquico y la toma de decisiones multicriterio. Red de Revistas Científicas de América Latina, El Caribe, España y Portugal, XIV(39), 247–252. https://www.redalyc.org/pdf/849/84920503044.pdf Passetti, R. A. C., Eiras, C. E., Gomes, L. C., dos Santos, J. F., & do Prado, I. N. (2016). Intensive dairy farming systems from holland and Brazil: SWOT analyse comparison. Acta Scientiarum - Animal Sciences, 38(4), 439–446. https://doi.org/10.4025/actascianimsci.v38i4.31467 Peña, Y.;Pulido, A;Fuentes, A;Otero;J;Parámo, g;Garcia, E;Gómez, J.....yEscobar, E(2018) <<Granjas avicolas comerciales :identificación de zonas aptas en Colombia, a escala 1:100. 00. (2018). GRANJAS AVÍCOLAS COMERCIALES. Puentes, F., Rodriguez, G., Blanco, J., Arguelles, J., & Carvajal, G. (2015). Informe técnico final del proyecto: Desarrollo de pilotos metodológicos para la estructuración de costos de producción de ganado de ceba (carne), cacao y papa. Roitbarg, H. A. (2021). Factors behind the price increase in the agricultural sector at the beginning of the twenty-first century: Rent, wages, oil and productivity. Desarrollo y Sociedad, 2021(88), 169–199. https://doi.org/10.13043/DYS.88.5 Romero, S., & Sepúlveda, S. (1999). Territorio, agricultura y competitividad. In Cuadernos Técnicos (Vol. 10, Issue 18). Saaty, R. W. (1987). The analytic hierarchy process-what it is and how it is used. Mathematical Modelling, 9(3–5), 161–176. https://doi.org/10.1016/0270-0255(87)90473-8 Saaty, T. L. (2004). Decision making — the Analytic Hierarchy and Network Processes (AHP/ANP). Journal of Systems Science and Systems Engineering, 13(1), 1–35. https://doi.org/10.1007/s11518-006-0151-5 SENA - FEDEGAN. (2013). Costos Modales en Ganaderia de Leche Tropico Alto de Colombia. Siachoque, R., Otero, J., Polo, S., Páramo, G., Martínez, Ó., García, E., … Enciso, F. (2019). Cultivo comercial de arroz secano mecanizado. Identificación de zonas aptas en Colombia, escala 1:100. 00. B. U. E. en 2019. (2019). CULTIVO COMERCIAL DE ARROZ SECANO MECANIZADO. Siraj, S., Mikhailov, L., & Keane, J. A. (2015). PriEsT: An interactive decision support tool to estimate priorities from pairwise comparison judgments. International Transactions in Operational Research, 22(2), 217–235. https://doi.org/10.1111/itor.12054 Soliman, I., & Mashhour, A. (2011). Dairy Marketing System Performance in Egypt. Munich Personal RePEc Archive, January 2011. file:///C:/Users/Usama/Downloads/DAIRYMARKETINGSYSTEMPERFORMANCEINEGYPT.pdf Sraïri, M. T., & Kiade, N. (2005). Typology of dairy cattle farming systems in the Gharb irrigated perimeter, Morocco. In Livestock Research for Rural Development (Vol. 17, Issue 1). Suganda, R., Sutrisno, E., & Wardana, I. W. (2013). LIVESTOCK SECTOR IN ZAMBIA: OPPORTUNITIES AND LIMITATIONS. Journal of Chemical Information and Modeling, 53(9), 1689–1699. Tobiszewski, M., Tsakovski, S., Simeonov, V., & Pena-pereira, F. (2015). GIS and Multicriteria Decision Analysis. 1, 4773–4785. Toskano Hurtado, G. B. (2005). The Analytic Hierarchy Process (AHP) as a Tool for Making Decisions in the Selection of Suppliers. Tesis Digitales UNMSM, 100. http://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtualdata/tesis/basic/toskano_hg/cap3.pdf%0Ahttp://www.jstor.org/stable/978380?origin=crossref Uniandes. (2016). SER LECHERO EN COLOMBIA PAGA. https://agronegocios.uniandes.edu.co/2016/04/20/ser-lechero-en-colombia-paga/ Unidad de Planificación Rural Agropecuaria (UPRA).(2016).Cultivo comercial de papa :identificación de zonas aptas en Colombia, a escala 1:100. 000. B. (Colombia ):UPRA. (2016). CULTIVO COMERCIAL DE PAPA IDENTIFICACIÓN DE ZONAS APTAS EN COLOMBIA , A ESCALA 1:100.000. UPRA. (2021). SIPRA. https://sipra.upra.gov.co/ UPRA - UN. (2013). Metodologia Para Evaluacion de Tierras con Fines Agropecuarios a Escala 1:100.000. UPRA - UN. (2014). METODOLOGIA DE EVALUACION DE TIERAS ESCALA 1:25.000 (p. 189). Vergara, A. (2018). EFECTOS DE LAS ALTAS TEMPERATURAS SOBRE LOS PARAMETROS REPRODUCTIVOS EN MACHOS Y HEMBRAS BOVINAS. Victor, Y. (2021). Proceso Analítico Jerárquico (Analytic Hierarchy Process, AHP) – El blog de Víctor Yepes. https://victoryepes.blogs.upv.es/2018/11/27/proceso-analitico-jerarquico-ahp/ Vilaboa Arroniz, J. (2009). EL CONCEPTO DE AGROECOSISTEMA Y SU APLICACION EN LA GANADERIA BOVINA Julio Vilaboa Arroniz 1. 1976, 8. https://www.colpos.mx/wb_pdf/Veracruz/Agroecosistemas/lectura/1.pdf Villavicencio, F. (2009). Modelo de análisis y evidencia empírica. Winsten, J. R., Parsons, R. L., & Hanson, G. D. (2000). Differentiated Dairy Grazing Intensity in the Northeast. Journal of Dairy Science, 83(4), 836–842. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(00)74947-2 Yilmaz, H., G??l, M., Akkoyun, S., Parlakay, O., Bilgili, M. E., Vurarak, Y., Hizli, H., & Kilicalp, N. (2016). Economic analysis of dairy cattle farms in east Mediterranean region of Turkey. Revista Brasileira de Zootecnia, 45(7), 409–416. https://doi.org/10.1590/S1806-92902016000700008 |
| dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.license.spa.fl_str_mv |
Reconocimiento 4.0 Internacional |
| dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
Reconocimiento 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.spa.fl_str_mv |
xiv, 115 páginas |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.coverage.country.none.fl_str_mv |
Colombia |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia |
| dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Bogotá - Ciencias Agrarias - Maestría en Geomática |
| dc.publisher.department.spa.fl_str_mv |
Departamento de Agronomía |
| dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv |
Facultad de Ciencias Agrarias |
| dc.publisher.place.spa.fl_str_mv |
Bogotá, Colombia |
| dc.publisher.branch.spa.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá |
| institution |
Universidad Nacional de Colombia |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82138/1/license.txt https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82138/2/1053326481.2022.pdf https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82138/3/1053326481.2022.pdf.jpg |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 f0abd68eb6d6c96bc2a81f6d4f5bc5bd c61e176a185c09221ca84d9c615b6a98 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio_nal@unal.edu.co |
| _version_ |
1814089436007235584 |
| spelling |
Reconocimiento 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Martínez Martínez, Luis Joel94d011bd9a7f169197ab0a1837a443b9Aranda Camacho, Yesid Vicente269106487d75c08c48c08b1ab1a1a6e0Páez Hernández, Cristhian Eduardo5be6f584f7da02d8039d17eef588b0f92022-08-26T15:51:03Z2022-08-26T15:51:03Z2022-08-23https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/82138Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, fotografías, graficas, mapasEl desconocimiento sobre los clientes y sus condiciones de producción por parte de los intermediarios financieros en el sector agropecuario genera dificultades para el acceso de los agricultores y ganaderos a productos y servicios de financiamiento para el fondeo de sus actividades económicas. Este desconocimiento en parte se da por la carencia de información estandarizada, depurada y actualizada sobre costos de producción en que se incurre para el desarrollo de las actividades productivas, mismos que son el insumo clave para la construcción de flujos de caja por parte de las áreas de riesgos de bancos, financieras y cooperativas de ahorro y crédito. Colombia es un país megadiverso en cuanto a características biofísicas y sistemas de producción agropecuaria, por ende, el presupuesto y el tiempo que implica la realización de estudios de campo para el levantamiento de información agroeconómica (costos, rendimientos y precios de venta), han sido factores que dificultan la sostenibilidad de diversas iniciativas sectoriales, públicas y privadas que se han llevado a cabo con el ánimo de contribuir a la solución de este fallo de mercado, es así, como hoy en Colombia no existe una fuente oficial y completa de este tipo de información que es necesaria para la toma de decisiones. Actualmente el banco agrario y el fondo para el financiamiento del sector agropecuario colombiano (FINAGRO) han adoptado procesos de construcción de marcos de referencia agroeconómicos para suplir en parte esta necesidad de información, sin embargo, para el caso del banco dicha información ha sido catalogada como sensible y no es de uso público; caso contrario a FINAGRO que ha generado una sección en su portal web para la descarga de este tipo de información, la cual tiene aún muchas oportunidades de mejora en el muestreo y representatividad espacial. Con el fin de aportar a la solución de este problema, la presente investigación tuvo como objetivo diseñar un método que incorporara el análisis espacial en la construcción de marcos de referencia agroeconómicos para un sistema agropecuario de referencia, para el caso de ganadería de lechería especializada en Colombia. Con ello se busca aportar a la disminución del déficit que existe en el conocimiento de las entidades financieras acerca del contexto técnico y económico en que se desarrolla esta actividad productiva, a fin de mejorar la disponibilidad, oportunidad y calidad de este tipo de información que es crucial en el análisis de riesgo que se lleva a cabo en el proceso de colocación de crédito agropecuario. El método desarrollado incluyó inicialmente la consulta a profesionales de distintas entidades vinculados al subsector de la ganadería especializada en la producción de leche, mediante talleres y entrevistas que fueron complementadas con una revisión de literatura a nivel nacional y mundial para la definición y caracterización de un sistema agropecuario de referencia (SAR) a trabajar, así mismo se seleccionaron, definieron y priorizaron las principales variables biofísicas que influyen en la estructura de costos de producción, para posteriormente emplear el proceso de análisis jerárquico y análisis espacial a fin de delimitar espacialmente un sistema agropecuario de referencia (SAR), como marco geográfico del estudio, facilitando con ello la determinación de ubicaciones y tipos de fincas a muestrear en la construcción del marco de referencia agroeconómico. A partir del levantamiento de información agroeconómica en campo a las fincas tipo, se identificó que hay una desviación estándar de 50 pesos por litro de leche (50$/Litro) entre los sistemas de producción muestreados para las superficies que cumplen con los criterios espaciales en los departamentos Nariño, Cundinamarca y Boyacá; los resultados mostraron que el valor de la variación del precio del litro de leche disminuía, cuando dentro del área de las superficies que cumplen con los criterios espaciales SAR, se segmentaba la población teniendo en cuenta las cuencas lecheras delimitadas por Fedegan (2013). Los valores de variación entre fincas para el caso de Nariño fueron de 22 pesos por litro de leche (22 $/Litro) y para el altiplano cundiboyacense de 14 pesos por litro de leche (14 $/Litro). Lo anterior soporta la teoría que la metodología propuesta en la presente investigación para identificar los costos de producción ofrece una mayor precisión, gracias a las variables empleadas para la caracterización y segmentación de los sistemas de producción agropecuarios. Por su precisión y practicidad el método desarrollado puede ser replicado en otras tipologías de sistemas de producción de ganadería y cultivos que resulten de interés al tomador de decisión y al sector financiero. (Texto tomado de la fuente)Lack of knowledge about clients and their production conditions by financial intermediaries in the agricultural sector creates difficulties for farmers and ranchers to access financing products and services to fund their economic activities. This ignorance is partly due to the lack of standardized, refined, and updated information on production costs for the development of productive activities, same that are the key input for the construction of cash flows by the risk areas of banks, finance companies and savings and credit cooperatives. Colombia is a mega-diverse country in terms of biophysical characteristics and agricultural production systems. Therefore, the budget and the time involved in carrying out field studies for gathering agroeconomic information (costs, yields and sale prices), have been factors that hinder the sustainability of various public and private sectorial initiatives that have been developed with the aim of contributing to the solution of this market failure. In Colombia, nowadays, there is no official and complete source of this type of information that is necessary for decision making. Currently, the Agrarian Bank and the Fund for the Financing of the Colombian Agricultural Sector (FINAGRO) have adopted processes for the construction of agroeconomic reference frameworks to partially supply this need for information. However, in the case of the bank, that information has been classified as sensitive and not for public use; contrary to FINAGRO, which has generated a section on its web portal for downloading this type of information, which still has many opportunities for improvement in sampling and spatial representativeness. To contribute to the solution of this problem, the objective of this research was to design a method that would incorporate spatial analysis in the construction of agroeconomic reference frameworks for a reference agricultural system, for the case of dairy farming specialized in Colombia. This seeks to contribute to the reduction of the deficit that exists in the knowledge of financial entities about the technical and economic context in which this productive activity is carried out. In order to improve the availability, timeliness and quality of this type of information that is crucial in the risk analysis that is carried out in the process of placing agricultural credit. The method developed initially included consultation with professionals from different entities linked to the livestock subsector specializing in milk production, through workshops and interviews that were complemented with a national and global literature review for the definition and delimitation of a System Agricultural Reference (SAR) to work. Likewise, the main biophysical variables that influence the structure of production costs were selected, defined, and prioritized, to later use the process of hierarchical and spatial analysis to build spatial delimitation, as the geographical framework of the study, to spatially delimit the reference production systems, thereby facilitating the determination of locations and types of farms to be sampled in the construction of the agroeconomic reference framework. From the survey of agroeconomic information in the field to the typical farms, it was identified that there is a standard deviation of 50 pesos per liter of milk ($50/Liter) between the production systems sampled for the relatively homogeneous area located in the departments of Nariño, Cundinamarca, and Boyacá. The results showed that the value of the variation in the price of a liter of milk decreased when the population was segmented within the spatial delimitation, considering the dairy basins delimited by Fedegan (2012). The values of variation between farms for the case of Nariño were 22 pesos per liter of milk ($22/Liter) and for the Cundinamarca and Boyacá highlands, 14 pesos per liter of milk ($14/Liter). This supports the theory that the methodology proposed in this research to identify production costs offers greater precision, thanks to the variables used for the characterization and segmentation of agricultural production systems.Due to its precision and practicality, the developed method can be replicated in other types of livestock and crop production systems that are of interest to decision makers and the financial sectorMaestríaMagíster en GeomáticaIntegración de modelos análisis AHP y espacialGeoinformación para el uso sostenible de los recursos naturalesxiv, 115 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias Agrarias - Maestría en GeomáticaDepartamento de AgronomíaFacultad de Ciencias AgrariasBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::633 - Cultivos de campo y de plantaciónTierras agrícolasUtilización de la tierrafarmlandland useMarco de referencia agroeconómicoGeomáticaCostos de producciónAnálisis espacialAgroeconomic frame of referenceGeomaticsProduction costsSpatial analysisMétodo para la construcción de marcos de referencia agroeconómicos con enfoque espacialMethod for the construction of agroeconomic reference frameworks with a spatial approachTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMColombiaAgrosaviaRedColLaReferenciaAfzal, A., Mahmood, M. S., Hussain, I., & Akhtar, M. (2011). Adulteration and microbiological quality of milk (A review). Pakistan Journal of Nutrition, 10(12), 1195–1202. https://doi.org/10.3923/pjn.2011.1195.1202Aguilar, D., Soachoque, R., & ; Siachoque, R.; Otero, J.; Páramo, G.; García, E.; Escobar, C.; Porras, P. … y Acosta, C. (2018). Cultivo comercial de mango: identificación de zonas aptas en Colombia, a escala 1:100. 000. B. U. (2016). CULTIVO COMERCIAL DE MANGO IDENTIFICACIÓN DE ZONAS APTAS EN COLOMBIA , A ESCALA 1:100.000.Andablo Reyes, A., Hernández Moreno, M., & Mas, J. F. (2019). Dimension espacial de las decisiones sobre manejo de tierras..pdf. Region y Sociedad.Arango, N. C., Oquendo, R., & Agudelo, G. (1992). Influencia de la altitud en parámetros fisiológicos generales y hemáticos de bovinos Holstein. 45, 51–60.Báez Sandoval, G. M., & Gutiérrez Lizarazo, D. E. (2020). Efecto de la altitud y tamaño de explotaciones ganaderas sobre aspectos productivos y reproductivos en la región sur-occidental de Norte de Santander. Respuestas, 25(3), 41–53.Bernal Romero, S., & Niño Sanabria, D. F. (2018). Modelo Multicriterio Aplicado a la Toma de Decisiones representables en Diagramas de Ishikawa.Cano Sanz, C. G., Ramírez Giraldo, M. T., Tribín Uribe, A. M., & Iregui Bohórquez, A. M. (2016). El desarrollo equitativo, competitivo y sostenible del sector agropecuario en Colombia :: Publicaciones - Banco de la República. http://babel.banrepcultural.org/cdm/ref/collection/p17054coll18/id/282Carulla, J. (2008). Nutritional Value of kikuyu grass.CCI. (2007). COSTOS DE PRODUCCIÓN AGROPECUARIOS.Celestive, A. (2010). Dairy sector in nigeria- an over view.Chen, J. (2001). A raster-based method for computing Voronoi diagrams of spatial objects using dynamic distance transformation. 13(3), 209–225. https://doi.org/10.1080/136588199241328CRAAQ. (2020). Agriculture biologique : Catalogue du CRAAQ. https://www.craaq.qc.ca/Publications-du-CRAAQ/agriculture-biologique/t/62Csató, L., & Petróczy, D. G. (2021). On the monotonicity of the eigenvector method. European Journal of Operational Research, 292(1), 230–237. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.10.020Cultivando Futuro. (2020). Cultivando Futuro. https://cultivandofuturo.com/#/esDANE. (2021). Geoportal del DANE - Encuesta Nacional Agropecuaria. https://geoportal.dane.gov.co/geovisores/territorio/resultados-ena/?lt=4.456007353293281&lg=-73.2781601239999&z=5Díaz, I., & Achkar, M. (2009). Soberanía Alimentaria y Dimensión Espacial. La Horticultura en Uruguay, un Análisis Multiescalar. Pampa, 5, 177–196. https://doi.org/10.14409/pampa.v1i5.3169DNP, D. N. de P. (2021). Determinantes de las exportaciones agropecuarias en Colombia. 18. https://www.dnp.gov.co/DNPN/mision-internacionalizacion/Documents/Notas_politica_Espanol/Determinantes_de_Las_Exportaciones_Agricolas_en_Colombia.pdfDong, Q., & Saaty, T. L. (2014). An analytic hierarchy process model of group consensus. Journal of Systems Science and Systems Engineering, 23(3), 362–374. https://doi.org/10.1007/s11518-014-5247-8Eastman, J. (1999). JR Eastman,, (1999) “Evaluación multicriterio y SIG”. En PA, Goodchild, MF, Maguire, DJ y Rhind, DW, Eds., Geographical Information Systems, Longley, John Wiley and Sons, Nueva York, págs. 493-502. - Referencias - Publicaciones de investigación científica.ESRI. (2016). ¿Qué son los datos ráster?—Ayuda | ArcGIS for Desktop. https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/manage-data/raster-and-images/what-is-raster-data.htmESRI. (2022). Cómo funciona Superposición ponderada—ArcGIS Pro Documentación. https://pro.arcgis.com/es/pro-app/2.8/tool-reference/spatial-analyst/how-weighted-overlay-works.htmEstrada, D., Tobon, S., & Zuleta, P. (2016). LA INVERSION OBLIGATORIA Y EL CREDITO AGROPECUARIO EN COLOMBIA. In EL DESARROLLO EQUITATIVO, COMPETITIVO Y SOSTENIBLE DEL SECTOR AGROPECUARIO EN COLOMBIA (Issue January). https://books.google.com.co/books?id=ZNTeDQAAQBAJ&hl=es&source=gbs_navlinks_sFAO. (2014). Manual de Estadísticas sobre Costos de Producción Agrícolas Lineamientos para la Recolección , Compilación y Difusión de Datos Estrategia Global para el Mejoramiento de las Estadísticas Agrícolas y Rurales.FAO. (2015). Manual sobre Marcos Maestros de Muestreo para las Estadísticas Agropecuarias. 149.FEDEARROZ. (2021). Costos de Producción. http://www.fedearroz.com.co/new/costos.phpFEDEGAN. (2018). Ganadería Colombiana Hoja de Ruta 2018 - 2022. In Hoja De Ruta 2018 - 2022. http://static.fedegan.org.co.s3.amazonaws.com/publicaciones/Hoja_de_ruta_Fedegan.pdfFEDESARROLLO. (2012). Costos de Producción de Doce Productos Agropecuarios - Colombia. 310.FINAGRO. (2020a). Agroguía. https://www.finagro.com.co/agroguiaFINAGRO. (2020b). Agroguía | Finagro. Agroguias. https://www.finagro.com.co/agroguiaFINAGRO. (2021a). Estadísticas - Finagro. https://www.finagro.com.co/estadísticasFINAGRO. (2021b). GEOAGRO. https://finagro.maps.arcgis.com/apps/MapSeries/index.html?appid=f76904f5b539497498091b05e1bb39a2FINAGRO. (2021c). Manual de Servicios (Issue 50).FINAGRO. (2021d). Manual de servicios FINAGRO, Capitulo 1 (Issue 50).FIRA. (2021). Portal FIRA - Agocostos Interactivo. https://www.fira.gob.mx/agrocostosApp/AgroApp.jspFlórez, A.; Arévalo, L.; Siachoque, R.; Sáenz, B.; Porras, P.; Lozano. G; Otero, J.; Páramo, G… Villamarín, S. (2018). Cultivo comercial de caucho: identificación de zonas aptas en Colombia, a escala 1:100. 000. B. U. R. (2018). CULTIVO COMERCIAL DE CAUCHO IDENTIFICACIÖN DE ZONAS APTAS EN COLOMBIA A ESCALA 1:100.000.Flórez, A.; Muñoz, C.; Sáenz, B.; Rodríguez, N.; Siachoque, R.; Otero, J.; Páramo, G. [...] y Roldán, J. (2018). Cultivo comercial de cacao: identificación de zonas aptas en Colombia, a escala 1:100. 000. B. U. (2018). CULTIVO COMERCIAL DE CACO IDENTIFICACIÓN DE ZONAS APTA EN COLOMBIA A ESCALA 1:100.000.Fonseca, F.; Aguilar, D.; Siachoque, R.; Urbina, J.; Otero, J.; Páramo, G.; García, E. […] y Lozano, J. (2018). «Zonificación de aptitud para el cultivo comercial de aguacate Hass en Colombia, a escala 1:100. 000». B. U. (2018). CULTIVO COMERCIAL DE AGUACATE IDENTIFICACION DE ZONAS APTAS EN COLOMBIA A ESCALA 1:100.000.GOBERNACIÓN VALLE DEL CAUCA. (2013). Costos de produccion Agricola 2010 - 2013. http://pqr.valledelcauca.gov.co/agricultura/publicaciones.php?id=21453Gómez, L., Cabellero, A., & Baldion, J. (1991). ECOTOPOS CAFETEROS (p. 125).Gouvernement du Canada. (2016). DAIRY BARNS BY TYPE IN CANADA DAIRY BARNS WITH ROBOTIC MILKING SYSTEM BY TYPE IN CANADA.Haining, R. (2003). Atlas de Páramos.ICA. (2021). PREDIOS CERTIFICADOS EN BUENAS PRÁCTICAS GANADERAS. https://www.ica.gov.co/areas/pecuaria/servicios/inocuidad-en-las-cadenas-agroalimentarias/listado-de-predios-certificados-en-bpg.aspxIDEAM. (2005). Atlas Climatológico de Colombia. http://atlas.ideam.gov.co/cclimatologicas/info/lluviamen.htmlIDEAM. (2014). Catálogo de Metadatos del Sistema de Información Ambiental del IDEAM - Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. http://geoservicios.ideam.gov.co/geonetwork/srv/spa/catalog.search#/metadata/506e6ae8-19f7-4588-b643-58746046e753IDEAM. (2017). MAPA ECOSISTEMAS CONTINENTALES, COSTEROS Y MARINOS - IDEAM. http://www.ideam.gov.co/web/ecosistemas/mapa-ecosistemas-continentales-costeros-marinosIDEAM. (2021). COBERTURAS DE LA TIERRA - IDEAM. http://www.ideam.gov.co/web/ecosistemas/coberturas-tierraInstituto de Hidrología, M. y E. A. (IDEAM). (2017). Precipitación Media Total Anual Promedio Multianual durante el periodo 1981-2010. https://www.datos.gov.co/Ambiente-y-Desarrollo-Sostenible/Precipitaci-n-Media-Total-Anual-Promedio-Multianua/2bm3-399z/data?no_mobile=trueIsrael, J., Cruz, G., Francisco, M., & Ramírez, F. (2017). Juan israel garcía cruz 1 ,. 181–206.Jeansoulin, R. (2016). Review of forty years of technological changes in geomatics toward the big data paradigm. In ISPRS International Journal of Geo-Information (Vol. 5, Issue 9). https://doi.org/10.3390/ijgi5090155Leguizamon, A. S. (2004). Zonas Geoeconomicas Homogeneas.Longley, P. . ., Goodchild, M. F., Manguire, D. J., & Rhind, D. W. (2011). Methods of environmental impact assessment: Third edition. In Methods of Environmental Impact Assessment: Third Edition (Vol. 9780203892). https://doi.org/10.4324/9780203892909MADR, & CORPOICA. (2014). COSTOS DE PRODUCCION APLICADOS A LAS CADENAS PRODUCTIVAS.Malczewski, J. (1999a). GIS and Multicriteria Decision Analysis (John Willey and Sons Inc (ed.); 1 rst).Malczewski, J. (1999b). GIS and Multicriteria Decision Analysis - Jacek Malczewski - Google Libros. https://books.google.com.co/books?hl=es&lr=&id=ZqUsEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA393&dq=Malczewski,+J.,+1999.+GIS+and+Multicriteria+Decision+Analysis.+John+Wiley+%26+Sons,+New+York.&ots=6H_75kiIc0&sig=ww4i5FLI3JoCmZXo90A3NRiKkH0#v=onepage&q=Malczewski%2C J.%2C 199Mantilla Izquierdo, D., & Ramírez Jiménez, N. (2015). Efecto de la intensidad lumínica y precipitación sobre el crecimiento del pasto Brachiaria brizantha cv Toledo en piedemonte llanero. In Journal of Chemical Information and Modeling (Vol. 53, Issue 9). https://ciencia.lasalle.edu.co/zootecnia/204Martínez de Anguita, P. (2004). Economía ambiental y ordenación del territorio Ecosistemas.Meza, J. C. (2020). Análisis comparativo de los modelos digitales de elevaciones SRTM y MDE-Ar 2.0 para la identificación de áreas de peligrosidad por inundaciones y anegamientos en un área urbana de llanura. Geográfica Digital, 17(33), 44. https://doi.org/10.30972/geo.17334015Ministerio de Agricultura Ganaderia Acuacultura y Pesca - ECUADOR. (2008). Propuesta de Metodología de Valoración de Tierras Rurales.Mora G., R. (1955). Los efectos de la altitud sobre la salud de los animales. Revista de La Facultad de Medicina Veterinaria y de Zootecnia, 21(114 SE-Artículo científico), 389 – 394. https://revistas.unal.edu.co/index.php/remevez/article/view/65261Moreno, J. (2002). El Proceso Análitico Jerárquico (AHP). Fundamentos, metodologías y aplicaciones. Recta Monográfico, 1, 21–53.Moreno, J. M., Altuzarra, A., & Escobar, M. T. (2003). El índice de consistencia geométrico para matrices incompletas en ahp. Actas XVII Reunión Asepelt-España, 1–17. http://www.asepelt.org/ficheros/File/Anales/2003 - Almeria/asepeltPDF/192.PDFMounsey, Z. (2015). Analysis of Production Systems in the New Zealand Dairy Industry.Osorio, J., & Orejuela, J. (2008). El proceso de análisis jerárquico y la toma de decisiones multicriterio. Red de Revistas Científicas de América Latina, El Caribe, España y Portugal, XIV(39), 247–252. https://www.redalyc.org/pdf/849/84920503044.pdfPassetti, R. A. C., Eiras, C. E., Gomes, L. C., dos Santos, J. F., & do Prado, I. N. (2016). Intensive dairy farming systems from holland and Brazil: SWOT analyse comparison. Acta Scientiarum - Animal Sciences, 38(4), 439–446. https://doi.org/10.4025/actascianimsci.v38i4.31467Peña, Y.;Pulido, A;Fuentes, A;Otero;J;Parámo, g;Garcia, E;Gómez, J.....yEscobar, E(2018) <<Granjas avicolas comerciales :identificación de zonas aptas en Colombia, a escala 1:100. 00. (2018). GRANJAS AVÍCOLAS COMERCIALES.Puentes, F., Rodriguez, G., Blanco, J., Arguelles, J., & Carvajal, G. (2015). Informe técnico final del proyecto: Desarrollo de pilotos metodológicos para la estructuración de costos de producción de ganado de ceba (carne), cacao y papa.Roitbarg, H. A. (2021). Factors behind the price increase in the agricultural sector at the beginning of the twenty-first century: Rent, wages, oil and productivity. Desarrollo y Sociedad, 2021(88), 169–199. https://doi.org/10.13043/DYS.88.5Romero, S., & Sepúlveda, S. (1999). Territorio, agricultura y competitividad. In Cuadernos Técnicos (Vol. 10, Issue 18).Saaty, R. W. (1987). The analytic hierarchy process-what it is and how it is used. Mathematical Modelling, 9(3–5), 161–176. https://doi.org/10.1016/0270-0255(87)90473-8Saaty, T. L. (2004). Decision making — the Analytic Hierarchy and Network Processes (AHP/ANP). Journal of Systems Science and Systems Engineering, 13(1), 1–35. https://doi.org/10.1007/s11518-006-0151-5SENA - FEDEGAN. (2013). Costos Modales en Ganaderia de Leche Tropico Alto de Colombia.Siachoque, R., Otero, J., Polo, S., Páramo, G., Martínez, Ó., García, E., … Enciso, F. (2019). Cultivo comercial de arroz secano mecanizado. Identificación de zonas aptas en Colombia, escala 1:100. 00. B. U. E. en 2019. (2019). CULTIVO COMERCIAL DE ARROZ SECANO MECANIZADO.Siraj, S., Mikhailov, L., & Keane, J. A. (2015). PriEsT: An interactive decision support tool to estimate priorities from pairwise comparison judgments. International Transactions in Operational Research, 22(2), 217–235. https://doi.org/10.1111/itor.12054Soliman, I., & Mashhour, A. (2011). Dairy Marketing System Performance in Egypt. Munich Personal RePEc Archive, January 2011. file:///C:/Users/Usama/Downloads/DAIRYMARKETINGSYSTEMPERFORMANCEINEGYPT.pdfSraïri, M. T., & Kiade, N. (2005). Typology of dairy cattle farming systems in the Gharb irrigated perimeter, Morocco. In Livestock Research for Rural Development (Vol. 17, Issue 1).Suganda, R., Sutrisno, E., & Wardana, I. W. (2013). LIVESTOCK SECTOR IN ZAMBIA: OPPORTUNITIES AND LIMITATIONS. Journal of Chemical Information and Modeling, 53(9), 1689–1699.Tobiszewski, M., Tsakovski, S., Simeonov, V., & Pena-pereira, F. (2015). GIS and Multicriteria Decision Analysis. 1, 4773–4785.Toskano Hurtado, G. B. (2005). The Analytic Hierarchy Process (AHP) as a Tool for Making Decisions in the Selection of Suppliers. Tesis Digitales UNMSM, 100. http://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtualdata/tesis/basic/toskano_hg/cap3.pdf%0Ahttp://www.jstor.org/stable/978380?origin=crossrefUniandes. (2016). SER LECHERO EN COLOMBIA PAGA. https://agronegocios.uniandes.edu.co/2016/04/20/ser-lechero-en-colombia-paga/Unidad de Planificación Rural Agropecuaria (UPRA).(2016).Cultivo comercial de papa :identificación de zonas aptas en Colombia, a escala 1:100. 000. B. (Colombia ):UPRA. (2016). CULTIVO COMERCIAL DE PAPA IDENTIFICACIÓN DE ZONAS APTAS EN COLOMBIA , A ESCALA 1:100.000.UPRA. (2021). SIPRA. https://sipra.upra.gov.co/UPRA - UN. (2013). Metodologia Para Evaluacion de Tierras con Fines Agropecuarios a Escala 1:100.000.UPRA - UN. (2014). METODOLOGIA DE EVALUACION DE TIERAS ESCALA 1:25.000 (p. 189).Vergara, A. (2018). EFECTOS DE LAS ALTAS TEMPERATURAS SOBRE LOS PARAMETROS REPRODUCTIVOS EN MACHOS Y HEMBRAS BOVINAS.Victor, Y. (2021). Proceso Analítico Jerárquico (Analytic Hierarchy Process, AHP) – El blog de Víctor Yepes. https://victoryepes.blogs.upv.es/2018/11/27/proceso-analitico-jerarquico-ahp/Vilaboa Arroniz, J. (2009). EL CONCEPTO DE AGROECOSISTEMA Y SU APLICACION EN LA GANADERIA BOVINA Julio Vilaboa Arroniz 1. 1976, 8. https://www.colpos.mx/wb_pdf/Veracruz/Agroecosistemas/lectura/1.pdfVillavicencio, F. (2009). Modelo de análisis y evidencia empírica.Winsten, J. R., Parsons, R. L., & Hanson, G. D. (2000). Differentiated Dairy Grazing Intensity in the Northeast. Journal of Dairy Science, 83(4), 836–842. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(00)74947-2Yilmaz, H., G??l, M., Akkoyun, S., Parlakay, O., Bilgili, M. E., Vurarak, Y., Hizli, H., & Kilicalp, N. (2016). Economic analysis of dairy cattle farms in east Mediterranean region of Turkey. Revista Brasileira de Zootecnia, 45(7), 409–416. https://doi.org/10.1590/S1806-92902016000700008Marcos de referencia agroeocnómicosFondo para el financiamiento del sector agropecuario - FINAGROEstudiantesInvestigadoresMaestrosResponsables políticosLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82138/1/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD51ORIGINAL1053326481.2022.pdf1053326481.2022.pdfTesis de Maestría en Geomáticaapplication/pdf6952117https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82138/2/1053326481.2022.pdff0abd68eb6d6c96bc2a81f6d4f5bc5bdMD52THUMBNAIL1053326481.2022.pdf.jpg1053326481.2022.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5236https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82138/3/1053326481.2022.pdf.jpgc61e176a185c09221ca84d9c615b6a98MD53unal/82138oai:repositorio.unal.edu.co:unal/821382023-08-08 23:03:47.826Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.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 |