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Un primer vistazo a las competencias y necesidades de formación de los agricultores que trabajan con tecnologías de agricultura de precisión y de los investigadores que trabajan en ellas

Autores: Michailidis, Anastasios; Charatsari, Chrysanthi; Bournaris, Thomas; Loizou, Efstratios; Paltaki, Aikaterini; Lazaridou, Dimitra; Lioutas, Evagelos D.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 11

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La penetración de las tecnologías de agricultura de precisión en los sistemas agroalimentarios genera la necesidad de programas eficientes de capacitación dirigidos a agricultores y otros actores. Un primer paso crítico en esta dirección es descubrir las necesidades de capacitación de los actores involucrados en los ecosistemas de agricultura de precisión. El presente estudio tuvo como objetivo identificar y evaluar las brechas en competencias relacionadas con las tecnologías de agricultura de precisión de los agricultores de ganado griegos e investigadores especializados en este campo. Para los agricultores, seguimos un diseño de investigación parcialmente mixto. Para descubrir las necesidades de capacitación de los investigadores, elegimos un enfoque mixto cualitativo dominante. Los resultados revelaron que los agricultores carecen de competencias en cuanto a la explotación de tecnologías de agricultura de precisión. Dependiendo de su área de especialización, los investigadores tienen necesidades asociadas con predecir cómo la investigación afecta el futuro de la agricultura y comprender cómo interactúan los artefactos de agricultura de precisión con factores socioambientales y económicos. A pesar de la limitada generalizabilidad de los hallazgos, que representan una limitación asociada con la dependencia de los datos en dos tamaños de muestra pequeños, nuestros resultados indican que, más allá de las competencias relacionadas con la tecnología, es esencial mejorar la capacidad de productores e investigadores para prever y dar forma a futuros potenciales (digitales).

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