Experiencias de innovación en la investigación universitaria: uso de tecnologías emergentes para el agro y la ganadería
: figuras, tablas
- Autores:
-
Guzmán Álvarez, Diana Patricia
Medina Sierra, Marisol
Rodríguez Espinosa, Holmes
Cerón-Muñoz, Mario Fernando
Ortega Monsalve, Manuela
Restrepo Betancur, Luis Fernando
Guarín Montoya, José Fernando
Mahecha Ledesma, Liliana
Angulo Arizala, Joaquín
Peña Serna, Carolina
Sánchez Aguirre, Juan Pablo
Sepúlveda Mejía, Daniela
Amaya Padilla, Jesús
- Tipo de recurso:
- Book
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.utp.edu.co:11059/16385
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11059/16385
https://doi.org/10.22517/9786285010323
https://repositorio.utp.edu.co/home
- Palabra clave:
- 630 - Agricultura y tecnologías relacionadas
Agricultura sostenible
Sistemas agrícolas
Sociología rural - Investigaciones
4. Ciencias Agrícolas
Agricultura alternativa
Sistema de cultivo
Sociología rural
Agricultura sostenible
ODS 15: Vida de ecosistemas terrestres. Proteger, restablecer y promover el uso sostenible de los ecosistemas terrestres, gestionar sosteniblemente los bosques, luchar contra la desertificación, detener e invertir la degradación de las tierras y detener la pérdida de biodiversidad
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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Aguilar, N., Muñoz, M., Santoyo, V., & Aguilar, J. (2013). Influencia del perfil de los productores en la adopción de innovaciones en tres cultivos tropicales. Revista Latinoamericana de Investigación en Organizaciones, Ambiente y Sociedad, 4(4), 207–228. https:// dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8760937 Aguirre, R., Ruiz, R., & López, M. E. (2014). Factores determinantes en la adopción de tecnologías de información (TI) en las pymes. Vincula Tégica, 1, 806–828 http://eprints.uanl.mx/17205/1/44.pdf Alda, R., Villardón, L., & Elexpuru, I. (2012). Propuesta y validación de un perfil de competencias de la persona emprendedora: Implicaciones para la formación. Journal of Research in Educational Psychology, 10(3), 1056–1080. https://www.redalyc. org/pdf/2931/293124654006.pdf Allport, G. (1935). Attitudes. In C. Murchison (Ed.), Handbook of social psychology (pp. 798–844). https://eclass.uowm.gr/ modules/document/file.php/NURED262/%CE%A0%CE%A1%CE %A9%CE%A4%CE%9F%CE%A4%CE%A5%CE%A0%CE%91%20 %CE%91%CE%A1%CE%98%CE%A1%CE%91/Allport%20GW%20 attitudes%201935%20Murchison%20chapter.pdf Alonso, C., Gallego, D., & Honey, P. (1994). Los estilos de aprendizaje: Procedimientos de diagnóstico y mejora (7.a ed.). Ediciones Mensajero. https://n9.cl/mhj8o Álvarez, N. (2022). La felicidad como factor motivacional en el desempeño de los trabajadores en una compañía de consumo de alimentos en Panamá. Revista Orbis Cognita, 6(2), 1–10. http:// portal.amelica.org/ameli/journal/213/2133348003/html/ Andrade, J., Bernal, J., & Silva, J. (2015). Factores motivacionales que permitieron el surgimiento de los productores de cafés especiales en el departamento del Huila. Revista SENA, 1, 55–67. https://doi. org/10.23850/25004468.310 https://www.redalyc.org/pdf/4576/457646537004.pdf Badilla, E., & Meza, A. (2017). Relación entre la motivación al logro y el sentido de propósito con la permanencia de un grupo de madres adolescentes en el sistema educativo costarricense, un aporte desde la orientación. Revista Electrónica Educare, 21(3), 137–158. http://dx.doi.org/10.15359/ree.21-3.8 Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control (Vol. 13). Freeman and Company. Bandura, A., & Cervone, D. (1986). Differential engagement of self- reactive influences in cognitive motivation. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 38(1), 92–113. https:// doi.org/10.1016/0749-5978(86)90028-2 Barnechea, M., & Morgan, M. (2010). La sistematización de experiencias: Producción de conocimientos desde y para la práctica. Tendencias y Retos, 1(15) https://ciencia.lasalle.edu.co/ cgi/viewcontent.cgi?article=1167&context=te Barrios, D., Restrepo, F., & Cerón, M. (2020). Factors associated with the technology adoption in dairy agribusiness. Revista Facultad Nacional de Agronomía, 73(2), 9221–9226. https://doi. org/10.15446/rfnam.v73n2.82169 Blandi, M., Sarandon, S., & Pereira, I. (2011). 11233 - La “autoeficacia”: Un indicador de la conducta sustentable. Su importancia para el logro de sistemas hortícolas sustentables en La Plata, Argentina. Resumos do VII Congresso Brasileiro de Agroecologia – Fortaleza/CE, 1–6https://revistas.aba-agroecologia.org.br/cad/article/view/11233/7733 Bruner, J., y Olson, D. (1973). Aprendizaje por experiencia directa y aprendizaje por experiencia mediatizada. Revista Perspectivas, 1–14. https://n9.cl/up9lc1 Cabanillas, E. (2018). Nuevo modelo de aceptación tecnológica (TAM) y su relación con el grado de aceptación del App USMP mobile [Tesis de maestría, Universidad de San Martín de Porres]. https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12727/4927/ cabanillas-mori.pdf?sequence=1&isAllowed=y Cardoso, J. (2010). Aprendizajes colaborativos como estrategia para los procesos de construcción de conocimientos. Revista Educación y Desarrollo Social, 4(2), 87–103. https://dialnet-unirioja-es.udea. lookproxy.com/servlet/articulo?codigo=5386312 Cataldo, A. (2012). Limitaciones y oportunidades del modelo de aceptación tecnológica (TAM): Una revisión de literatura, 1–7. https://n9.cl/0vph5 Chen, Q., & Hu, X. (2022). Design of intelligent control system for agricultural greenhouses based on adaptive improved genetic algorithm for multi-energy supply system. Energy Reports, 8, 12126–12138. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.09.018 Cheng, M., Yen, C., & Chiung, C. (2023). Design thinking with constructivist learning increases the learning motivation and wicked problem-solving capability— Empirical research in Taiwan. Thinking Skills and Creativity, 50, 1–10. https://doi.org/10.1016/j. tsc.2023.101385 Chomsky, N. (1972). Conocimiento y libertad. Ariel. https://n9.cl/qr5f7 Cobb, P., & Bowers, J. (1999). Cognitive and situated learning perspectives in theory and practice. Educational Research, 28(2), 4–15. https://doi.org/10.2307/1177185 Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), & Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). (2021). Digitalización y cambio tecnológico en las MiPymes agrícolas y agroindustriales en América Latina (O. Sotomayor, E. Ramírez, & H. Martínez, Eds.). Naciones Unidas. https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/46965/4/ S2100283_es.pdf Contreras, C., & Uribe, C. (2021). Capacidad científica y tecnológica del Sistema Nacional de Innovación Agropecuaria (SNIA) en Colombia. Agrosavia. https://repository.agrosavia.co/ bitstream/handle/20.500.12324/36711/Ver_documento_36711. pdf?sequence=6&isAllowed=y Coyle, D. (2009). The talent code: Greatness isn’t born. It’s grown. Here’s how. Bantam Dell. Davis, F. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. Management Information Systems Research Center, University of Minnesota, 13(3), 319–340. https://www.jstor.org/stable/2632151 De Silva, N., & Wijeratne, M. (2021). Achieving community development through an agricultural extension programme: Technology dissemination for mushroom farmers. Journal of Learning for Development, 8(2), 398–411. https://doi.org/10.56059/jl4d.v8i2.481 Fernández, H., King, K., & Enríquez, C. (2020). Revisiones sistemáticas exploratorias como metodología para la síntesis del conocimiento científico. Enfermería Universitaria, 17(1), 87–94. https://doi. org/10.22201/eneo.23958421e.2020.1.697 Fourier, C. (2016). ¿Cómo educar para la libertad y la felicidad? Errata Naturae Editores. Fragkiadaki, G., Fleer, M., & Ravanis, K. (2021). Understanding the complexity of young children’s learning and development in science: A twofold methodological model building on constructivist and cultural-historical strengths. Learning, Culture and Social Interaction, 28, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.lcsi.2020.100461 Freire, P. (1970). Pedagogía del oprimido. ePubLibre González, L. (2004). Consideraciones sobre algunos de los factores sociopsicológicos que influyen en la difusión y adopción de tecnologías. Pastos y Forrajes, 27(4), 395–403. https://payfo.ihatuey. cu/index.php?journal=pasto&page=article&op=view&path[]=769 Gras, C., & Hernández, V. (2008). Modelo productivo y actores sociales en el agro argentino. Revista Mexicana de Sociología, 70(2), 228– 259. https://www.scielo.org.mx/pdf/rms/v70n2/v70n2a1.pdf Guzmán, F. (1996). Análisis de la teoría de la autoeficacia en una tarea atlética [Tesis doctoral, Universidad de València]. https:// core.ac.uk/download/pdf/71030756.pdf Hernández, J. (2022). El internet de las cosas IoT: Aplicaciones y perspectivas en el agro. Sennova: Sistema de Investigación, Desarrollo Tecnológico e Innovación, 1, 16–20. https://revistas. sena.edu.co/index.php/INNOVAGRO/article/view/5593/5641 Hernández, & Ovando, M. (2022). Factores culturales que influyen en la adopción de las TIC e internet: Una revisión de la literatura. Revista de Tecnología y Sociedad, 22, 1–26. http://dx.doi. org/10.32870/Pk.a12n22.670 Herrera, J., & Zamora, N. (2014). ¿Sabemos realmente qué es la motivación? Correo Científico Médico, 18(128), 126. http://scielo. sld.cu/pdf/ccm/v18n1/ccm17114.pdf Jaramillo, C., Cid, B., & Cancino, R. (2018). Adopción de tecnologías por productores agrícolas de la localidad Cosmito, región del Biobío, Chile. Agroalimentaria, 24(47), 179–197. https://www.redalyc.org/ journal/1992/199260579011/html/ Jha, S., Kaechele, H., & Sieber, S. (2021). Factors influencing the adoption of agroforestry by smallholder farmer households in Tanzania: Case studies from Morogoro and Dodoma. Land Use Policy, 103, 1–15. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105308 Kamii, C., & López, P. (1982). La autonomía como objetivo de la educación: Implicaciones de la teoría de Piaget. Journal for the Study of Education and Development, 5(18), 3–32. https://dialnet. unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5764474 Kasikci, F., & Peker, A. (2022). The mediator role of resilience in the relationship between sensation-seeking, happiness and subjec- tive vitality. International Journal of Contemporary Educational Research, 9(1), 115–119. https://eric.ed.gov/?q=happiness+in+the+- adoption+of+knowledge&id=EJ1340150 Khanh, N., Do, L., & Ngoc, N. (2022). Tea farmers’ intention to partici- pate in livestream sales in Vietnam: The combination of the Tech- nology Acceptance Model (TAM) and barrier factors. Journal of Ru- ral Studies, 408–417. https://doi.org/10.1016/j.jrurstud.2022.05.023 Leyton, D. (2013). Extensión al modelo de aceptación de tecnología TAM, para ser aplicado a sistemas colaborativos en el contexto de peque- ñas y medianas empresas [Tesis de maestría, Universidad de Chile]. https://repositorio.uchile.cl/bitstream/handle/2250/115509/cf-leyton_ ds.pdf?sequence=1&isAllowed=y Lomelí, A., Guadalupe, M., & Valenzuela, J. (2016). Autoestima, motivación e inteligencia emocional: Tres factores influyentes en el diseño exitoso de un proyecto de vida de jóvenes estudiantes de educación media. Revis- ta Electrónica Educare, 20(2), 56–77. https://doi.org/10.15359/ree.20-2.4 Margot, J. (2007). La felicidad. Praxis Filosófica, 25, 55–79. http:// www.scielo.org.co/pdf/pafi/n25/n25a04.pdf Martínez, K., & Salanova, M. (2006). Autoeficacia en el trabajo: El poder de creer que tú puedes. Revista de Trabajo y Seguridad Social. Comen- tarios y Casos Prácticos, 279. https://doi.org/10.51302/rtss.2006.5863 Massruha, B., Leite, & Bolfe, E. (2023). Agro 4.0: O papel da pesquisa e perspectivas para a transformação digital na agricultura (pp. 58– 77). https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1154917 Mesa, S. (2013). Adopción de tecnologías y desarrollo de capacida- des: El caso de la asociación de agrolecheros de Usme, vereda El Destino en Bogotá, entre el 2009 - 2012 [Tesis de Maestría, Ponti- ficia Universidad Javeriana]. https://n9.cl/m7srv Destino en Bogotá, entre el 2009 - 2012 [Tesis de Maestría, Ponti- ficia Universidad Javeriana]. https://n9.cl/m7srv Ojeda, A. (2022). Plataformas tecnológicas en la Agricultura 4.0: Una mirada al desarrollo en Colombia. Computer and Electronic Sciences: Theory and Applications, 3(1), 9–18. https://doi. org/10.17981/cesta.03.01.2022.02. Ortiz, O. (2001). La información y el conocimiento como insumos principales para la adopción del manejo integrado de plagas. Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza, 61, 12–22. https://n9.cl/umqnw Otero, S., Núñez, B., Suarez, C., & Pozo, F. (2023). El proceso de enseñanza en el aula desde la perspectiva del aprendizaje significativo. Revista Latinoamericana OGMIOS. Revista de Investigación En Ciencias Sociales, 3(7), 13–24. https://doi.org/10.53595/rlo.v3.i7.063 Pérez, O., Martínez, H., López, B., & Rendón, R. (2016). Estimación de la adopción de innovaciones en la agricultura. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 7(15), 2909–2923. https://www.scielo.org. mx/pdf/remexca/v7nspe15/2007-0934-remexca-7-spe15-2909.pdf Pink, D. (2009). Drive: The surprising truth about what motivates us. Riverhead Books. https://doi.org/10.15359/ree.21-3.8 Porta, F. (2010). Integración comercial e innovación tecnológica: Aspec- tos conceptuales y análisis de experiencias. En Banco Interameri- cano de Desarrollo (BID) (pp. 1–52). https://www.researchgate.net/ publication/241759868_Integracion_comercial_e_innovacion_tec- nologica_Aspectos_conceptuales_y_analisis_de_experiencias Rezaei, R., Safa, L., & Mahdi, M. (2020). Understanding farmers’ ecological conservation behavior regarding the use of integrated pest management—An application of the technology acceptance model. Global Ecology and Conservation, 22, 1–18. https://doi. org/10.1016/j.gecco.2020.e00941 Rivera, J. (2004). El aprendizaje significativo y la evaluación de los aprendizajes. Revista de Investigación Educativa Año 8, 14, 47– 52. http://www.acuedi.org/ddata/3794.pdf Robalino, J. (2016). Modelo pedagógico constructivista y su influencia en el proceso de aprendizaje de los estudiantes de la unidad educativa Juan Benigno Vela [Tesis de Maestría, Universidad Técnica de Ambato]. https://n9.cl/3q2r Roco, L., Engler, A., & Jara, R. (2012). Factores que influyen en la adopción de tecnologías de conservación de suelos en el secano interior de Chile Central. Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias, 44(2), 31–45. https://www-redalyc-org.udea.lookproxy. com/articulo.oa?id=382837651021 Rodríguez, H., Ospina, C. E., Ramírez, C., Toro, I., Gallego, A., Piedrahita, M., Velásquez, A., Gutiérrez, S., Flórez, N., Hincapié, D., & Romero, L. (2020). Lineamientos para una metodología de identificación de estilos de aprendizaje aplicables al sector agropecuario colombiano. Ciencia y Tecnología Agropecuaria, 21(3), 1–19. https://doi.org/10.21930/rcta.vol21_num3_art:1050 Rodríguez, P. (2003). La andragogía y el constructivismo en la sociedad del conocimiento. Laurus, 9(15), 80–89. https://www.redalyc.org/ pdf/761/76111335006.pdf Rodríguez, H., & Urrego, C. A. (2019). Análisis del aprendizaje en productores de café mediante el índice de cambio del conocimiento (ICC). Jangwa Pana, 18(3), 507–518. https://doi. org/10.21676/16574923.3259 Rosemary, J. T., O’Hare, G., & Coyle, D. (2023). Understanding technology acceptance in smart agriculture: A systematic review of empirical research in crop production. Technological Forecasting and Social Change, 189, 1–10. https://doi.org/10.1016/j. techfore.2023.122374 Rousseau, J.-J. (1973). Emil Sau Despre Educatie. Editorial Didáctica y Pedagógica. Salgado, A. (2009). Felicidad, resiliencia y optimismo en estudiantes de colegios nacionales de la ciudad de Lima. Liberabit, 15(2), 133–141. http://pepsic.bvsalud.org/scielo.php?script=sci_ arttext&pid=S1729-48272009000200007 Sánchez, M., Meraz, L., & Martínez, R. (2022). Factores que influyen en la adopción de sistemas de información en las micro, pequeñas y medianas empresas del vino del Valle de Guadalupe. CIENCIA Ergo-Sum, 29(1), 1–19. https://doi.org/10.30878/ces.v29n1a2 Schunk, D. (2012). Learning theories an educational perspective (6a ed.). Pearson. https://scholar.alaqsa.edu.ps/9703/1/Learning%20 Theories_%20An%20Educational%20Perspective%2C%20 6th%20Edition%20%28%20PDFDrive%20%29.pdf Segarra, S., Zamora, S., González, S., & Vitonera, M. (2023). El aprendizaje significativo en la educación actual: una reflexión desde la perspectiva crítica. Revista Educare, 27(1), 218–230. https://doi.org/10.46498/reduipb.v27i1.1896 Seligman, M. (2011). Flourish: a visionary new understanding of happiness and well-being. Free Press. Taheri, F., D’ Haese, M., Fiems, D., & Azadi, H. (2022). The intentions of agricultural professionals towards diffusing wireless sensor networks: Application of technology acceptance model in Southwest Iran. Technological Forecasting & Social Change, 185, 1–17. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122075 Tan, M., & Teo, T. (2000). Factors influencing the adoption of internet banking. Journal of the Association for Information Systems, 1–42. https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1188&context=jais Tangarife, H., Pedraza, S., & Cárdenas, C. (2022). Modelo de enseñanza para adopción de tecnología de automatización en sistemas irrigados para pequeños agricultores. Informador Técnico, 86(1), 3–17. http://doi.org/10.23850/22565035.3718 Valencia, A., Gómez, S., Vélez, R., & Cardona, S. (2023). Intención de uso de aprendizaje móvil (m-learning) en programas virtuales: un modelo híbrido de aceptación tecnológica (TAM) y la teoría del comportamiento planificado (TPB). Formación Universitaria, 16(2), 25–34. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062023000200025 Velásquez, A. (2009). Autoeficacia: acercamientos y definiciones. Psicogente, 12(21), 231–235. https://www.redalyc.org/ pdf/4975/497552353017.pdf Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273–315.https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.2008.00192.x Venkatesh, V., & Davis, F. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186–204. https://doi.org/10.1287/ mnsc.46.2.186.11926 Yevilao, A. (2020). Autoeficacia: un acercamiento al estado de la investigación en Latinoamérica. Revista Reflexión e Investigación Educacional, 2(2), 91–102. https://doi.org/10.22320/reined.v2i2.412 Zañartu, L. M. (2003). Aprendizaje colaborativo: una nueva forma de diálogo interpersonal y en red. Revista Digital de Educación y Nuevas Tecnologías, 28, 1–9. http://www.deciencias.net/convivir/1. documentacion/D.cooperativo/AColaborativo_TIC_ACooperativo9p.pdf Zayas, I., Parra, D., López, R., & Torres, J. (2015). La innovación, competitividad y desarrollo tecnológico en las MIP y ME’s del municipio de Angostura, Sinaloa. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 6(3), 603–617. https://www.scielo.org.mx/scielo. php?script=sci_arttext&pid=S2007-09342015000300013 Barrios, D. (2020). La adopción tecnológica y su relación con el desempeño empresarial en agronegocios lecheros del norte de Antioquia, Colombia [Tesis para optar por el título de Doctor en Ciencias Animales]. Universidad de Antioquia. Bastidas-Duque, A., Barahona, R., & Cerón-Muñoz, M. F. (2016). Variation in the normalized difference vegetation index (NDVI) in dairy farms in northern Antioquia. Livestock Research for Rural Development, 28(3). https://www.lrrd.org/lrrd28/3/bast28043.html Beltrán, A. O. (2022). Plataformas tecnológicas en la Agricultura 4.0: Una mirada al desarrollo en Colombia. Computer and Electronic Sciences: Theory and Applications, 3(1), 9–18. https://doi. org/10.17981/cesta.03.01.2022.02 Cañas, J., Cerón-Muñoz, M. F., & Corrales, J. (2011). Modelación de curvas de lactancia para producción de leche, grasa y proteína en bovinos Holstein en Antioquia, Colombia. Revista MVZ, 16(2), 2514–2520 http://www.scielo.org.co/pdf/mvz/v16n2/v16n2a09.pdf Cerón-Muñoz, M. F., Toro, M., Taborda, J. J., Zapata, N., Mahecha, L., Ángulo, J., Guarín, J. F., Medina-Sierra, M., Houwers, W., & Wouters, B. (2022). Evaluación de la adopción de tecnologías en producción lechera. En Innovación en la producción agropecuaria (pp. 16–25). Fondo Editorial Biogénesis. Cerón-Muñoz, M. F., & Barrios, D. (2019). Agricultura de precisión: un aporte a la gestión de agronegocios desde la modelización. Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias, 32, 7–13. https:// revistas.udea.edu.co/index.php/rccp/article/view/340326 Chaparro, J. E., Aedo, J. E., & Lumbreras, F. (2023). Machine learning for the estimation of foliar nitrogen content in pineapple crops using multispectral images and Internet of Things (IoT) platforms. https://doi.org/10.2139/ssrn.4662375 Cheema, M. J. M., & Khan, M. A. (2019). Information technology for sustainable agriculture. En Innovations in sustainable agriculture. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-23169-9 Galeano-Vasco, L. F., Galván, I. M., Aler, R., & Cerón-Muñoz, M. F. (2018). Forecasting egg production curve with neural networks. Archivos de Zootecnia, 67(257), 81–86. Galeano-Vasco, L. F., & Cerón-Muñoz, M. F. (2013). Modelación del crecimiento de pollitas Lohmann LSL con redes neuronales y modelos de regresión no lineal. Revista MVZ Córdoba, 18(3), 3861–3867 Garro, R. J., & Tallarico, G. A. (2022). Ganadería de precisión: innovaciones tecnológicas que agregan valor a la ganadería. Ediciones INTA, .https://repositorio.inta.gob.ar/ Giraldo, J. D., Acevedo, C., Gutiérrez, D. M., Galeano-Vasco, L. F., Zapata, N., & Cerón-Muñoz, M. F. (2014). Caracterización del comportamiento de las gallinas (Gallus gallus domesticus) sometidas a sistemas de producción de huevo en jaula. Livestock Research for Rural Development, 26(134). http://www.lrrd.org/lrrd26/7/gira26134.html Gutiérrez-Zapata, D. M., Galeano-Vasco, L. F., & Cerón-Muñoz, M. F. (2016). Semiparametric modeling of daily ammonia levels in naturally ventilated caged-egg facilities. PLOS ONE, 11(1). https:// doi.org/10.1371/journal.pone.0147135 Hoyos Rojas, J. E., Posada Asprilla, W., & Cerón-Muñoz, M. F. (2019). Fotografía multiespectral para el diagnóstico fitosanitario de pasto kikuyo (Cechrus clandestinus (Hochst ex Chiov) Morrone). Acta Agronómica, 68(1), 61–67. https//doi.org/10.15446/acag. v68n1.75662 Lozano, J. A. (2021). Análisis de distintos tipos de coberturas mediante el uso de imágenes de cámara multiespectral tomadas desde dron en el Valle de Aburrá [Trabajo de grado para optar por el título de Ingeniero Ambiental]. Universidad de Antioquia, Facultad de Ingeniería. https://hdl.handle.net/10495/20219 Muñoz-Tamayo, R., Ramírez-Agudelo, J. F., Dewhurst, R. J., Miller, G., Vernon, T., & Kettle, H. (2019). A parsimonious software sensor for estimating the individual dynamic pattern of methane emissions from cattle. Animal, 13(6), 1180–1187. Ortega, M., Cerón-Muñoz, M. F., Medina-Sierra, M., & Galeano-Vasco, L. F. (2023). Use of machine learning models for prediction of organic carbon and nitrogen in soil from hyperspectral imagery in laboratory. Journal of Spectroscopy.https://doi.org/10.1155/2023/4389885 Ortega, M., Cerón-Muñoz, MF., y Medina-Sierra, M. (2023). Uso de espectroscopía de infrarrojo cercano NIRS para predecir algunas propiedades químicas de los suelos en Antioquia. Fondo Editorial Biogénesis. https://revistas.udea.edu.co/index.php/biogenesis/article/ view/353439. Ortega, M., Rodríguez-Monroy, T., Galeano-Vasco., LF, Medina-Sierra, M., y Cerón-Muñoz, MF. (2023). Determination of grass quality using spectroscopy: Advances and perspectives. https://doi. org/10.5772/intechopen.112990 Ortega, M., Medina-Sierra, M., y Cerón-Muñoz, MF. (2023). Espectroscopía de infrarrojo cercano para la determinación de materia orgánica y nitrógeno total del suelo. Ciencia en Desarrollo, 14(1). https://doi.org/10.19053/01217488.v14.n1.2023.13942 Osorio Henao, J. D., Botina Monsalve, J. J., Díaz Álvarez, D. A., Galeano Ruiz, M., Higuita Echavarría, J. P., & Burbano Mosquera, L. F. (2021). Picosatélite diseñado para medir concentración de gases de efecto invernadero y registrar imágenes en vuelo. Ciencia y Poder Aéreo, 16(1), 75–86. https://doi.org/10.18667/cienciaypoderaereo.697 Posada-Asprilla, W., & Cerón-Muñoz, M. F. (2019). Influencia del ángulo de iluminación solar y la altura de la toma de la imagen multiespectral sobre la estimación de biomasa de pasto kikuyo. Revista UDCA Actualidad & Divulgación Científica, 22(2). https:// doi.org/10.31910/rudca.v22.n2.2019.1338 Plazas, M. K. (2020). Adquisición de datos para el monitoreo remoto de variables de un cultivo vertical a través de una plataforma IoT [Trabajo de grado, Universidad de Antioquia]. Universidad de Antioquia. https://hdl.handle.net/10495/17203 Rodríguez, H., Cerón-Muñoz, M. F., Palacio, L. G., & Bedoya, G. I. (2015). Aplicación de los sistemas de información geográfica en la planificación de la asistencia técnica con enfoque territorial en cadena láctea. Livestock Research for Rural Development, 27(102). http://www.lrrd.org/lrrd27/5/rodr27102.html. Rodríguez, B. J., Zapata, J., López, D. M., Bermúdez, V., Martínez, A., Duque, S., Álvarez, N., & Jaramillo, E. D. (2022). Porcípolis: Una experiencia transdisciplinaria de ciencia, tecnología, arte y educación para el sector agrario. En Abordajes innovadores en la investigación agropecuaria (pp. 1–37). Editorial Biogénesis. https://revistas.udea.edu.co/index.php/biogenesis/article/ view/352223. Rodríguez-Monroy, T. R., Ortega, M., Galeano-Vasco, L. F., Medina- Sierra, M., & Cerón-Muñoz, M. F. (2023). Cation exchange capacity in pastoral systems and a case study for quantification using hyperspectral imaging. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/ intechopen.112991 Rosero-Noguera, R., Bedoya-Mazo, S., & Posada-Ochoa, S. L. (2022). Predicción del consumo de materia seca de forraje en vacas lecheras con acelerómetros. Información Tecnológica, 33(4), 63– 72. https://doi.org/10.4067/S0718-07642022000400063 Serrano, J., Shahidian, S., Marques da Silva, J., Paixão, L., Carreira, E., Carmona-Cabezas, R., & Rato, A. E. (2020). Evaluation of near infrared spectroscopy (NIRS) and remote sensing (RS) for estimating pasture quality in Mediterranean Montado ecosystem. Applied Sciences, 10(13), 4463. https://doi.org/10.3390/app10134463 Sierra, J. M., & Lopera, V. A. (2023). Detección de objetos usando aprendizaje profundo aplicado a reconocimiento de ganado bovino [Trabajo de especialización, Universidad de Antioquia]. https://hdl.handle.net/10495/35663 Su, W. H. (2020). Advanced machine learning in point spectroscopy, RGB-and hyperspectral-imaging for automatic discriminations of crops and weeds: A review. Smart Cities, 3(3), 767–792. https:// doi.org/10.3390/smartcities3030039 Vahidi, M., Shafian, S., Thomas, S., & Maguire, R. (2023). Pasture biomass estimation using ultra-high-resolution RGB UAVs images and deep learning. Remote Sensing, 15(24), 5714. https://doi. org/10.3390/rs15245714 Vargas-Zapata, M., Medina-Sierra, M., Galeano-Vasco, L. F., & Cerón- Muñoz, M. F. (2022). Algoritmos de aprendizaje de máquina para la predicción de propiedades fisicoquímicas del suelo mediante información espectral: Una revisión sistemática. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 12(1), 107–120. https://doi. org/10.19053/20278306.v12.n1.2022.14212 Zapata, J., Ceballos, M. C., Tarazona-Morales, A. M., David-Jaramillo, E., & Rodríguez, B. J. (2023). Spectro-temporal acoustic elements of music interact in an integrated way to modulate emotional responses in pigs. Scientific Reports, 13(1), 2994. https://doi. org/10.1038/s41598-023-30057-5 Zapata, J., Ceballos, M. C., Tarazona-Morales, A. M., David, E., & Rodríguez, B. J. (2022). Music modulates emotional responses in growing pigs. Scientific Reports, 12(1), 3382. https://doi.org/10.1038/ s41598-022-07300-6 Zapata-Gil, S., León-Serna, S., Buriticá-Isaza, N., Zamora-Vélez, J., Mejía-González, J., & González-Jaramillo, D. (2021). Construcción de prototipo de CANSAT para toma de imágenes aéreas para detección de zonas de vegetación en agricultura de precisión. Ciencia y Poder Aéreo, 16(2), 11–28. https://doi.org/10.18667/cienciaypoderaereo.709 Boulesteix, A. L., Groenwold, R. H. H., Abrahamowicz, M. (2020). Introduction to statistical simulations in health research. BMJ Open, 10, e039921. https://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2020-039921 Boulesteix, A. L., Groenwold, R. H. H., Abrahamowicz, M., & STRATOS Simulation Panel. (2020). Introduction to statistical simulations in health research. BMJ Open, 10, e039921. https://dx.doi.org/10.1136/ bmjopen-2020-039921 Burbano-Pantoja, V. M., Pinto-Sosa, J. E., & Valdivieso-Miranda, M. A. (2015). Formas de usar la simulación como un recurso didáctico. Revista Virtual Universidad Católica del Norte, 45(2), 16–37. http://revistavirtual.ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/ view/653/1186 Burbano-Pantoja, V. M. A. (2014). La simulación en el contexto de una didáctica de la estadística y la probabilidad. Revista Científica, 2, 32-43. http://funes.uniandes.edu.co/14556/1/Burbano2014La.pdf Burbano-Pantoja, V. M. A., Aldana-Bermúdez, E., & Valdivieso-Miranda, M. A. (2016). Conocimiento estadístico probabilístico base para calcular integrales definidas por métodos aleatorios. Revista Virtual Universidad Católica del Norte, 48(2), 331-351. http://revistavirtual. ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/view/776/1302 Burbano-Pantoja, V. M. A., Valdivieso-Miranda, M. A., Salcedo-Plazas, L. A. (2014). Simulación con modelos aleatorios: conocimiento estadístico probabilístico y simulación. Tunja, Colombia. Editorial Uptc, 148 p. https://librosaccesoabierto.uptc.edu.co/index.php/ editorial-uptc/catalog/download/22/27/3012?inline=1 Carísio-Fernandes, L., & Linhares, A. (2023). Number of events in Monte Carlo simulations for analysis of interference between radiocommunication systems. TechRxiv, 1-12. https://doi. org/10.36227/techrxiv.23605542.v1 Coro-Montanet, G., Bartolomé-Villar, B., García-Hoyos, F., Sánchez- Ituarte, J., Torres- Moreta, L., Méndez-Zunino, M., Morales-Morillo, M., & Pardo-Monedero, M. J. (2020). Indicadores para medir fidelidad en escenarios simulados. FEM: Revista de la Fundación Educación Médica, 23(3), 141-149. https://doi.org/10.33588/ fem.233.1058 Fernández-Casal, R., Cao, R., & Costa, J. (2023). Técnicas de Simulación y Remuestreo. The R Series. A Chapman & Hall. https://rubenfcasal. github.io/simbook/index.html Fu, M. C. (2015). Stochastic gradient estimation. En S. Greasley (Ed.), Handbooks of simulation optimization (pp. 105–147). Springer. http://ndl.ethernet.edu.et/bitstream/123456789/32772/1/38. Michael%20C.%20Fu.pdf Garriga-Garzón, F. (2017). Tome la mejor decisión experimentando previamente sus consecuencias Casos prácticos resueltos de simulación Monte Carlo mediante hoja de cálculo. Universitat Politècnica de Catalunya, España. OmniaScience. http://doi. org/10.3926/oss.35 Greasley, A. (2018). Using analytics with discrete-event simulation. SummerSim-SCSC. 9-12. https://dl.acm.org/doi/ pdf/10.5555/3275382.3275395 Inzunza-Cazares, S. (2019). Diseño y Evaluación de una Trayectoria Hipotética de Aprendizaje para Intervalos de Confianza basada en Simulación y Datos Reales. Bolema, (SP), 33(63), 1-26. http://doi. org/10.1590/1980-4415v33n63a01 Laval, J., Tuong-Vi, C., Cécile, G., & Nourollah, A. (2015). DHOEM: a statistical simulation software for simulating new markers in real SNP marker data. BMC Bioinformatics, 16, 404. https://doi. org/10.1186/s12859-015-0830-7 Liu, J. S. (2009). Monte Carlo strategies in scientific computing. Springer Science & Business Media. Edition 1. https://doi.org/10.1007/978-0- 387-76371-2 Molina-Muñoz, J. D., & Christen, J. (2022). Criterion to determine the sample size in stochastic simulation processes. Ingeniería y Universidad, 26, 1-21. https://doi.org/10.11144/javeriana.iued26.cdss Morris, T. P., White, I. R., & Crowther, M. C. (2019). Using simulation studies to evaluate statistical methods. Statistics in Medicine, 38, 2074–2102. https://doi.org/10.1002/sim.8086 Olesker, L. (2015). Simulación: desafíos y oportunidades para la enseñanza de la probabilidad. Actas del Curren, 5. 68-79. http:// funes.uniandes.edu.co/17782/1/Olesker2015Simulacion.pdf Peng, Y., Fu, M. C., Heidergott, B., & Lam, H. (2020). Maximum likelihood estimation by monte carlo simulation: Toward data- driven stochastic modeling. Operations Research, 68(6), 1896- 1912. https://doi.org/10.1287/opre.2019.1978 Ucar, I., Smeets, B., & Arturo Azcorra, A. (2019). Simmer: Discrete-Event Simulation for R. Journal of Statistical Software, 90, (2). https://doi. org/10.18637/jss.v090.i02 Vásquez –Álvarez, O. (2023). Aplicación de un modelo de simulación discreta para mejorar la productividad del proceso de producción en una empresa manufacturera. Revista Industrial Data, 26(1), 303-332. https://doi.org/10.15381/idata.v26i1.23717 Vélez-Torres, A. (2019). Modelación y simulación basada en agentes en ciencias sociales: una aproximación al estado del arte. Polis, 18(53), 186202. https://polis.ulagos.cl/index.php/polis/article/ view/449 Barrios Hernández, D. E. (Coord.) (2023). Prácticas de gestión tecnológica e innovación en agronegocios: una aproximación desde las experiencias en los territorios. Fondo Editorial Biogénesis. Federación Nacional de Ganaderos (Fedegán). (2022). Ganadería Colombiana. Hoja de Ruta 2022-2026. Lee, J., Chang, J. R., Kao, L. J., & Lee, C. F. (2023). Professional Techniques Used in Excel and VBA. In Essentials of Excel VBA, Python, and R: Volume II: Financial Derivatives, Risk Management and Machine Learning (pp. 75-111). Cham: Springer International Publishing. Machado, P. F., Cassoli, L. D., & Silva, A. L. (2009). Management method in animal production system. Revista Brasileira de Zootecnia, 38(3), 405–411. Martins, T. T., Guarín, J. F., Roma Júnior, L. C., Cassoli, L. D., & Machado, P. F. (2006). Análise da composição do leite como ferramenta para avaliação nutricional de vacas leiteiras. In Certificação de produtos agropecuários: Anais. FEALQ. Ministerio de Agricultura. (2020). Colombia avanza en la formulación del Plan de Ordenamiento Productivo de la cadena láctea en Colombia. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2021). Nutrient requirements of dairy cattle: Eighth revised edition. Washington, DC: The National Academies Press. https://doi. org/10.17226/25806 Rodríguez Espinosa, H. (Coord.). (2023). Experiencias multi- referenciales de innovación agropecuaria (2a ed.). Fondo Editorial Biogénesis. Shook, G. E. (1993). Genetic improvement of mastitis through selection on somatic cell count. The Veterinary Clinics of North America: Food Animal Practice, 9(3), 563–581. Zapata-Salas, R., Guarín, J. F., & Ríos-Osorio, L. A. (2023a). Trust and reciprocity norms in the analysis of social capital related to udder health: A mixed methods approach with dairy farmers and veterinarians from the north of Antioquia. PLOS ONE, 18(11), e0277857. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0277857 Zapata-Salas, R., Guarín, J. F., & Ríos-Osorio, L. A. (2023b). Attitudes, social influences and decision-making in the choice of antimicrobials for the treatment of bovine mastitis. https://doi. org/10.5772/intechopen.112173 Abdoul-Aziz, S. K. A., Zhang, Y., & Wang, J. (2021). Milk odd and branched chain fatty acids in dairy cows: A review on dietary factors and its consequences on human health. Animals, 11, 3210. https://doi.org/10.3390/ani11113210 Álvarez, A., & Sánchez, B. (2011). Costos y métodos de costeo: Aplicación y análisis para el sector agropecuario. Universidad Nacional de Colombia. Angulo-Arizala, J., Nemocón-Cobos, A. M., Posada-Ochoa, S. L., & Mahecha-Ledesma, L. (2022). Producción, calidad de leche y análisis económico de vacas Holstein suplementadas con ensilaje de botón de oro (Tithonia diversifolia) o ensilaje de maíz. Biotecnología en el Sector Agropecuario y Agroindustrial, 20, 27–40. https://doi.org/10.18684/rbsaa.v20.n1.2022.1535 Arias-Gamboa, L. M., Alpízar-Naranjo, A., Castillo-Umaña, M. A., Camacho-Cascante, M. I., Arronis-Díaz, V., & Padilla-Fallas, J. E. (2018). Milk production and bromatological quality and costs of supplementation with Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray, in Jersey cows. Pastos y Forrajes, 41, 248–253. Arief, P., & Rizqan, J. (2023). Influence of Tithonia diversifolia, cassava and palm concentrate combinations on milk production and traits in Etawa crossbred. Advances in Animal and Veterinary Sciences, 11(4), 568–577. http://dx.doi.org/10.17582/journal. aavs/2023/11.4.568.577 Association of Official Analytical Chemists – AOAC. (2016). Official methods of analysis (20th ed.). Rockville: AOAC International. Bedoya-Mejía, O., Posada-Arias, S., Millán-Cardona, L., Ruales, C., & David, A. (2017). Efecto del ensilaje de Tithonia diversifolia sobre la composición láctea en hembras ovinas y su relación con el estatus nutricional. Revista Lasallista de Investigación, 14, 93–102. Cardona, L., Mahecha, L., & Angulo, J. (2019). Estimación de metano en vacas pastoreando sistemas silvopastoriles con Tithonia diversifolia y suplementadas con grasas polinsaturadas. Revista Científica, 29, 107–118. Cardona, J., Angulo, J., & Mahecha, L. (2022). Less nitrogen losses to the environment and more efficiency in dairy cows grazing on silvopastoral systems with Tithonia diversifolia supplemented with polyunsaturated fatty acids. Agroforestry Systems, 96, 343–357 https://doi.org/10.1007/s10457-021-00722-7 Castaño-Jiménez, G. A., Barragán-Hernández, W. A., Mahecha- Ledesma, L., & Angulo-Arizala, J. (2023). Review of the nutritional quality of wild sunflower and cassava bran for silage production in dairy cattle. Veterinaria México OA, 10. https://doi.org/10.22201/ fmvz.24486760e.2023.1201 Galindo, J., González, N., Ruíz, T., Herrera, M., Moreira, O., Capó, A., & Díaz, H. (2022). Effect of three collections of Tithonia diversifolia on the ruminal microbial population of cattle. Cuban Journal of Agricultural Science, 56. https://www.cjascience.com/index.php/ CJAS/article/view/1039 Gallego, L., Mahecha, L., & Angulo, J. (2017). Producción, calidad de leche y beneficio:costo de suplementar vacas Holstein con Tithonia diversifolia. Agronomía Mesoamericana, 28, 357–370. Gibbens, S. (2019). Midwest flooding is drowning corn and soy crops. Is climate change to blame? National Geographic News. https://www.nationalgeographic.com/environment/article/mid- west-rain-climate-change-wrecking-corn-soy-crops Giulitti, F., Petrungaro, S., Mandatori, S., Tomaipitinca, L., De Franchis, V., D’Amore, A., Filippini, A., Gaudio, E., Ziparo, E., & Giampietri, C. (2021). Anti-tumor effect of oleic acid in hepatocellular carcinoma cell lines via autophagy reduction. Frontiers in Cell and Developmental Biology, 9, 1–16. https://doi.org/10.3389/ fcell.2021.629182 Haydock, K. P., & Shaw, N. H. (1975). The comparative yield method for estimating dry matter yield of pasture. Australian Journal of Experimental Agriculture and Animal Husbandry, 15, 663–670. Kung-Jong, L. (2016). AB/BA design in continuous data. In L. Kung- Joung (Ed.), Crossover designs: Testing, estimation, and sample size (pp. 7–29). https://doi.org/10.1002/9781119114710.ch2 Lopera-Marín, JJ, Angulo-Arizala, J. y Mahecha-Ledesma, L. Sistemas silvopastoriles con girasol silvestre (Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray) y suplementación lipídica: una estrategia para mejorar el perfil de ácidos grasos de la leche en sistemas de ganadería lechera. Agroforest Systems 99, 106 (2025). https://doi.org/10.1007/ s10457-025-01195-8 Mahecha, L., Escobar, J. P., Suárez, J. F., & Restrepo, L. F. (2007). Tithonia diversifolia (Hemsl.) Gray (botón de oro) como suplemento forrajero de vacas F1 (Holstein por Cebú). Livestock Research for Rural Development, 19, 16. http://www.lrrd.org/lrrd19/2/ mahe19016.htm Mahecha, L., Angulo, J., & Argüello, J. (2022). Sistemas silvopastoriles: estrategia para la articulación de la ganadería bovina a desafíos del siglo XXI. En Innovación en la investigación agropecuaria (pp. 103-143). Editorial Biogénesis. Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural. (2020). Análisis situacional de la cadena láctea colombiana. http://www.andi.com.co/Uploads/20200430_DT_AnalSitLecheLarga _AndreaGonzalez.pdf Olmo-Gonzáles, C., Verdecia-Acosta, D. M., Hernández-Montiel, L. G., Ojeda-Rodríguez, A., Ramírez de la Ribera, J. L., & Martínez-Aguilar, Y. (2022). Composición química de la harina de follaje de Tithonia diversifolia. Enfoque UTE, 13(4), 1-10. https://doi.org/10.29019/ enfoqueute.856 Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). (2020a). Food systems and COVID-19 in Latin America and the Caribbean N° 11: Impacts and opportunities in fresh food production. Newsletter No. 1, 24 p. https://repositorio. cepal.org/bitstream/handle/11362/45897/1/cb0501_es.pdf Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). (2020b). Food systems and COVID-19 in Latin America and the Caribbean N° 11: Impacts and opportunities in fresh food production. Newsletter No. 11. https://www.cepal.org/en/ publications/45898-food-systems-and-covid-19-latin-america-and- caribbean-ndeg-11-impacts-and Peña, C., Angulo, J., & Mahecha, L. (2023). Effect of including Tithonia diversifolia flour in the concentrates of lactating cows. En Nutritional and productive aspects of ghee (pp. 73-88). CRC Press. Ribeiro, R., Terry, S. A., Sacramento, J. P., Silveira, S., Bento, C., Da Silva, E., Mantovani, H., Da Gama, M., Pereira, L., Tomich, T., Da Gamma, M., Mauricio, R., & Chaves, A. (2016). Tithonia diversifolia as a supplementary feed for dairy cows. PLoS ONE, 11(10), e0165751. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0165751. https://doi:10.1371/journal.pone.0165751 Rivera-Rivera, A., Cerón-Muñoz, M. F., & Medina-Sierra, M. (2018). Predicción de la composición química de alimentos de uso animal mediante NIRS: Aplicaciones e interpretación práctica. CIPAV. Rivera, J. E., Villegas, G., Chará, J., Durando, S., Romero, M., & Verchot, L. (2022). Efecto de Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray sobre la emisión in vivo de metano (CH4) y la producción de leche en vacas de doble propósito en el piedemonte amazónico colombiano. Translational Animal Science, 6, txac139. https://doi.org/10.1093/tas/txac139 Szterk, A., Ofiara, K., Strus, B., Abdullaev, I., Ferenc, K., Sady, M., Flis, S., & Gajewski, Z. (2022). Content of health-promoting fatty acids in commercial sheep, cow and goat cheeses. Foods, 11(8), 1116. https://doi.org/10.3390/foods11081116 T Team, R. (2019). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. https://www.r- project.org/ Valencia-Salazar, S. S., Jiménez-Ferrer, G., Arango, J., Molina-Botero, C. I., Ngonidzashe, Ch., Piñeiro-Vázquez, A., Jiménez-Ocampo, R., Nahed-Toral, J., & Kú-Vera, J. (2021). Mitigación de metano entérico y cinética de fermentación de especies forrajeras del sur de México: Screening in vitro. Agroforestry Systems, 95, 305. https://doi.org/10.1007/s10457-020-00585-4 Wittwer, A. E., Lee, S., & Ranadheera, C. (2023). Potential associations between organic dairy products, gut microbiome, and gut health: A review. Food Research International, 172, 113195. Blanco Libreros, J., Ortiz Acevedo, L., & Urrego Giraldo, L. (2015). Reservorios de biomasa aérea y de carbono en los manglares del golfo de Urabá (Caribe colombiano). Actualidades Biológicas, 37(103), 131-141. Bonire, G., & Gbenga-Ilori, A. (2021). Towards artificial intelligence-based reduction of greenhouse gas emissions in the telecommunications industry. Scientific African, 12, e00823. https://doi.org/10.1016/j. sciaf.2021.e00823 Céspedes, C. (2007). Dinámica de la materia orgánica y de algunos parámetros fisicoquímicos en molisoles, en la conversión de una pradera a cultivo forestal en la región de Piedras coloradas- Algorta (Uruguay) [Tesis doctoral, Institut National Polytechnique de Toulouse] http://ethesis.inp-toulouse.fr/archive/00000680/01/ cespedes.pdf Contreras, C. R., Contreras, I. R., Jaramillo, C. N., & Pérez, F. M. (2015). Validación e implementación de una metodología para la determinación de carbono orgánico total en suelos y sedimentos según ISO 14235:1998. Revista Politécnica, 11(21), 9–17. https:// revistas.elpoli.edu.co/index.php/pol/article/view/613 CMNUCC - Naciones Unidas (ONU). (1992). Convención marco de las Naciones Unidas sobre el cambio climático (27 p.). http://unfccc. int/resource/docs/convkp/convsp.pdf Dong, S., Zhang, J., Li, Y., Liu, S., Dong, Q., Zhou, H., Yeomans, J., Li, Yv., Li, S., & Gao, X. (2019). Effect of grassland degradation on aggregate-associated soil organic carbon of alpine grassland ecosystems in Qinghai-Tibetan plateau. European Journal of Soil Science, 71(1), 69-79. https://doi.org/10.1111/ejss.12835 Fornara, D. A., Banin, L., & Crawley, M. J. (2013). Multinutrient vs. nitrogen-only effects on carbon sequestration in grassland soils. Global Change Biology, 19(12), 3848-3857. Fornara, D. A., & Tilman, D. (2012). Soil carbon sequestration in prairie grasslands increased by chronic nitrogen addition. Ecology, 93(9), 2030-2036.https:// doi.org/10.1111/gcb.12323 Fornara D. A. y Tilman D. (2012). Soil carbon sequestration in prairie grasslands increased by chronic nitrogen addition. Ecology, 93(9), 2030-2036. https://doi.org/10.1890/12-0292.1 Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural de Antioquia, Universidad Nacional de Colombia & Universidad de Antioquia. (2013). Fortalecimiento de la producción de la cadena láctea del distrito Norte Antioqueño (ILA) [Proyecto de investigación, Convenio No 2012AS180031]. Sistema General de Regalías. Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC). (2014). Instructivo de códigos para los levantamientos de suelos Grupo interno de trabajo de levantamientos agrológicos (90 p.). Bogotá: IGAC. Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC). (2007). Estudio general de suelos y zonificación de tierras Departamento de Antioquia (Tomos 1, 2, 3). Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia. IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). (2006). Guidelines for national greenhouse gas inventories. Chapter I, pp. 1-21. In H. S. Eggleston, L. Buendia, K. Miwa, T. Ngara, & K. Tanabe (Eds.), National Greenhouse Gas Inventories Programme. Institute for Global Environmental Strategies (IGES). Li, C., Iqbal, S., Kizil Aydemir, S., Lin, X., & Aamir Iqbal, M. (2024). Invasive weeds dynamics, plant-microbes interactions, and carbon-nitrogen cycles in Sino-Pakistan’s grasslands perspectives, pp. 1-22. In M. Aamir Iqbal (Ed.), Grasslands - Conservation and Development. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.114381 Linares Rodríguez, L. (2022). Estimación de la captura y almacenamiento de carbono por los árboles de la Universidad de Antioquia en Ciudad Universitaria [Trabajo de grado, Universidad de Antioquia]. https://hdl.handle.net/10495/30121 Martínez, M. C., López, L., Muries, B., Muñoz, O., & Carvajal, M. (2009). Climate change and plant water balance. The role of aquaporins, pp. 71-89. In E. Lichtfouse (Ed.), Climate Change, Intercropping, Pest Control and Beneficial Microorganisms. Sustainable Agricultural Reviews (Vol. 2). Springer. https://doi. org/10.1007/978-90-481-2716-0 Medina-Sierra, M., Arismendi-Duque, J., & Cerón-Muñoz, M. (2019). Descripción de las relaciones entre parámetros químicos en suelos de fincas lecheras del norte de Antioquia, Colombia. Livestock Research for Rural Development, 31(7). https://www.lrrd. org/lrrd31/7/ceron31102.html. Medina-Sierra, M., Cerón-Muñoz, M., & Galeano-Vasco, L. (2023). Sustainability of soil chemical properties and nutrient relationships in dairy and beef cattle in Antioquia, Colombia. In O. Özçatalbaş (Ed.), Sustainable Rural Development Perspective and Global Challenges (298 p.). IntechOpen. https://doi.org/10.5772/ intechopen.104647 Medina Sierra, M., Barahona Rosales, R., Velásquez Henao, A. M., Acevedo Tobón, J. F., & Cerón Muñoz, M. F. (2022). Existencias de carbono orgánico en suelos cultivados con pasto kikuyo en el norte de Antioquia. Acta Agronómica, 71(2), 119-129. https://doi. org/10.15446/acag.v71n2.97692 Mota, C., Alcaraz, C., Iglesias, M., Martínez, M. C., & Carvajal, M. (2010). Investigación sobre la absorción de CO2 por los cultivos más representativos de la región de Murcia. LESSCO2, 1-41. http://www. lessco2.es/pdfs/noticias/ponencia_cisc_espanol.pdf Ordoñez-Vargas, W., Posada-Ochoa, S., & Rosero-Noguera, R. (2023). Emisiones de gases de efecto invernadero por aplicación de excrementos bovinos al suelo. Información tecnológica, 34(1), 101- 116. https://doi.org/10.4067/S0718-07642023000100101 Ortega, M., Cerón-Muñoz, M., Galeano-Vasco, L., & Medina-Sierra, M. (2023a). Use of machine learning models for prediction of organic carbon and nitrogen in soil from hyperspectral imagery in laboratory. Journal of Spectroscopy, 2023(1), 1-8. Journal of Spectroscopy, 2023(1), 1-8. https://doi.org/10.1155/2023/4389885 Ortega, M., Medina-Sierra, M., & Cerón-Muñoz, M. F. (2023b). Espectroscopía de infrarrojo cercano para la determinación de materia orgánica y nitrógeno total del suelo. Ciencia en Desarrollo, 14(1), 111-118. https://doi.org/10.19053/01217488.v14.n1.2023.13942 Pérez Atehortúa, M., Medina Aguirre, M. F., Hurtado Granada, A., Arboleda Zapata, E. M., & Medina Sierra, M. (2019). Reservas de carbono del pasto Cenchrus clandestinus (Poaceae) en los sistemas de manejo tradicional y silvopastoril, en diferentes relieves. Revista de Biología Tropical, 67(4), 769-783. Ramesh, T., Bolan, N., Kirkham, M., Wijesekara, H., Kanchikerimath, M., Rao, C., Sandeep, S., Rinklebe, J., Ok, Y., Choudhury, B., Wang, H., Tang, C., Wang, X., Song, Z., & Freeman II, O. (2019). Soil organic carbon dynamics: Impact of land use changes and management practices: A review. Advances in Agronomy, 156(1), 1-107. https://doi.org/10.1016/bs.agron.2019.02.001 Ramos, C., Ramos, I., Naranjo, C., & Molina, F. (2015). Validación e implementación de una metodología para la determinación de carbono orgánico total en suelos y sedimentos según ISO 14235:1998. Revista Politécnica, 11(21), 9-17. Yepes-Quintero, A., Duque Montoya, A., Navarrete Encinales, D., Phillips Bernal, J., Cabrera Montenegro, E., Corrales Osorio, A., Álvarez Dávila, E., Galindo García, G., Idárraga, A., & Vargas Galvis, D. (2011). Estimación de las reservas y pérdidas de carbono por deforestación en los bosques del departamento de Antioquia, Colombia. Actualidades Biológicas, 33(95), 193-208. Wang, S., Zhuang, Q., Zhou, M., Jin, X., Yu, N., & Yuan, T. (2023). Temporal and spatial changes in soil organic carbon and soil inorganic carbon stocks in the semi-arid area of northeast China. Ecological Indicators, 146. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109776 Adimalla, N., Qian, H., & Wang, H. (2019). Assessment of heavy metal (HM) contamination in agricultural soil lands in northern Telangana, India: An approach of spatial distribution and multivariate statistical analysis. Environmental Monitoring and Assessment, 191(4).https:// doi.org/10.1007/s10661-019-7408-1 Almenara, J., González, J. L., García, C., & Peña, P. (1998). ¿Qué es el análisis de componentes principales? Jano, (1268), 58–60. Aulestia-Guerrero, E. M., & Capa-Mora, E. D. (2020). Una mirada hacia la inseguridad alimentaria sudamericana. Ciência & Saúde Coletiva, 25(7), 2507–2517 https://doi.org/10.1590/1413-81232020257.27622018 Ayala, A., Sangerman-Jarqun, Schwentesius, R., Almaguer, G., & Jolalpa, L. (2011). Determinación de la competitividad del sector agropecuario en México, 1980-2009. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 2, 501–514. Bandara, A. Y., Weerasooriya, D. K., Bradley, C. A., Allen, T. W., & Esker, P. D. (2020). Dissecting the economic impact of soybean diseases in the United States over two decades. PLoS ONE, 15(4). https:// doi.org/10.1371/journal.pone.0231141 Cai, L.-M., Wang, Q.-S., Wen, H.-H., Luo, J., & Wang, S. (2019). Heavy metals in agricultural soils from a typical township in Guangdong Province, China: Occurrences and spatial distribution. Ecotoxicology and Environmental Safety, 168. https://doi. org/10.1016/j.ecoenv.2018.10.092 CGG, & SAGARPA. (2010). La Producción de Carnes en México. Claridades Agropecuarias, (207). Chen T., Feng Z., Zhao H., Wu K. (2020). Identification of ecosystem service bundles and driving factors in Beijing and its surrounding areas. Science of the Total Environment, 71. https://doi.org/10.1016/j. scitotenv.2019.134687 CONAPO. (2009). Informe de ejecución del Programa de Acción de la Conferencia Internacional sobre la Población y el Desarrollo 1994-2009: Capítulo II Crecimiento y estructura de la población. CONEVAL. (2012). Construcción de las líneas de bienestar: Documento metodológico (74). Cruz, M., & Polanco, M. (2014). El sector primario y el estancamiento económico en México. Problemas del Desarrollo, 45(178), 9–33. https://doi.org/10.1016/s0301-7036(14)70874-0 Dixon, J., Gulliver, A., & Gibbon, D. (2001). Sistemas de producción agropecuaria y pobreza. FAO y Banco Mundial. Dong, B., Zhang, R., Gan, Y., Cai, L., Freidenreich, A., Wang, K., Guo, T., & Wang, H. (2019). Multiple methods for the identification of heavy metal sources in cropland soils from a resource-based region. Science of the Total Environment, 651. https://doi.org/10.1016/j. scitotenv.2018.10.130 Friedrich, T. (2014). La seguridad alimentaria: Retos actuales. Revista Cubana de Ciencia Agrícola, 4(48), 1–61. Galván-Vera, A. (2022). Productividad agrícola en México y sus determinantes: Perspectivas del gasto público. Rivar, 9(27), 233– 249. https://doi.org/10.35588/rivar.v9i27.5675 García-Winder, M. (2011). La ganadería en México: Su contribución a la seguridad alimentaria. Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1999). Análisis multivariante. Prentice Hall. Huerta-Sanabria, S., Arana-Coronado, O. A., Sagarnaga-Villegas, L. M., Matus-Gardea, J. A., & Brambila-Paz, J. J. (2018). Impacto del ingreso y carencias sociales sobre el consumo de carne en México. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 9(6) https://www.scielo.org.mx/pdf/remexca/v9n6/2007-0934- remexca-9-06-1245.pdf. IICA. (2021). La importancia de la producción pecuaria y la proteína animal: La perspectiva del hemisferio occidental. Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura. INEGI. (2015). Banco de información económica. Jin, G., Fang, W., Shafi, M., Wu, D., Li, Y., Zhong, B., Ma, J., & Liu, D. (2019). Source apportionment of heavy metals in farmland soil with application of APCS-MLR model: A pilot study for restoration of farmland in Shaoxing City Zhejiang, China. Ecotoxicology and Environmental Safety, 184. https://doi.org/10.1016/j. ecoenv.2019.109495 McMahon, M. A., & Valdés, A. (2011). Análisis del extensionismo agrícola en México. Mundial, C. D. S. A. (2013). Marco estratégico Mundial para la seguridad alimentaria y la nutrición (MEM). In El período de sesiones anual del CSA (2nd ed.). Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). http://www. fao. org/docrep/ meeting/026/ME498s. pdf.Díaz, T. (2014). Contribución de la producción pecuaria a la seguridad alimentaria y nutricional y a la reducción de la pobreza en América Latina y el Caribe. Revista Cubana de Ciencia Agrícola, 3–5. Muñoz-Astudillo, M. N., Martínez, J. W., & Quintero, A. R. (2010). Validación de la escala latinoamericana y caribeña de seguridad alimentaria en gestantes adolescentes. Revista de Salud Pública, 12(2), 173–183. http://doi.org/10.1590/S0124-00642010000200001 Mutiz, H. (2003). Qué tienen de común ciertas técnicas estadísticas multivariadas conocidas. Revista de Ingeniería, 1(18), 127–134. https://ojsrevistaing.uniandes.edu.co/ojs/index.php/revista/article/ view/487 Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). (2006). Informe de políticas: Seguridad alimentaria. Actividad Diet (Vol. 13). http://doi.org/10.1016/S1138- 0322(09)73425-X Rezaei, A., Hassani, H., Hassani, S., Jabbari, N., Fard Mousavi, S. B., & Rezaei, S. (2019). Evaluation of groundwater quality and heavy metal pollution indices in Bazman basin, southeastern Iran. Groundwater for Sustainable Development, 9. https://doi. org/10.1016/j.gsd.2019.100245 Restrepo, F. (2022). De MANOVA a NPMANOVA. Editorial Biogénesis. https://revistas.udea.edu.co/index.php/biogenesis/article/ view/352219 Restrepo, L. F., Posada, S. L., & Noguera, R. R. (2012). Aplicación del análisis por componentes principales en la evaluación de tres variedades de pasto. Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias, 25, 258–266. Ríos-Flores, J. A., & Castillo-Arce, M. L. (2015). La competitividad de la carne fresca de res mexicana en el mercado estadounidense. Estudios Fronterizos, Nueva época, 16(32), 221–245. Rivera, A. R., Ortiz, R., Araújo, L. A., & Amílcar, J. (2014). México y la autosuficiencia alimentaria (sexenio 2006 -2012). Revista, 15, 33–49. SAGARPA. (2012). Programa Nacional Pecuario 2007-2012. Sah, R. P., Chakraborty, M., Prasad, K., Pandit, M., Tudu, V. K., Chakravarty, M. K., Narayan, S. C., Rana, M., & Moharana, D. (2020). Impact of water deficit stress in maize: Phenology and yield components. Scientific Reports, 10(1). https://doi.org/10.1038/s41598-020-59689-7 Salazar, L., Aramburu, J., González, M., & Winters, P. (2015). Food security and productivity: Impacts of technology adoption in small subsistence farmers in Bolivia. Inter-American Development Bank. Sánchez, J. (2014). La política agrícola en México, impactos y retos. Revista Mexicana de Agronegocios. (ISSN 1405–9282). Stockburger, D. W. (2018). Multivariate analysis of variance. In The SAGE encyclopedia of educational research, measurement, and evaluation. SAGE Publications, Inc. http://dx.doi.org/10.4135/9781506326139.n456 Subba Rao, N., Sunitha, B., Adimalla, N., & Chaudhary, M. (2020). Quality criteria for groundwater use from a rural part of Wanaparthy District, Telangana State, India, through ionic spatial distribution (ISD), entropy water quality index (EWQI) and principal component analysis (PCA). Environmental Geochemistry and Health, 42(2). https://doi.org/10.1007/s10653-019-00393-5 Sun, L., Guo, D., Liu, K., Meng, H., Zheng, Y., Yuan, F., & Zhu, G. (2019). Levels, sources, and spatial distribution of heavy metals in soils from a typical coal industrial city of Tangshan, China. Catena, 175. https://doi.org/10.1016/j.catena.2018.12.014 Urquía, N. F. (2014). La seguridad alimentaria en México. Salud Pública de México, 56(1), 92–99. Varol, M. (2020). Use of water quality index and multivariate statistical methods for the evaluation of water quality of a stream affected by multiple stressors: A case study. Environmental Pollution, 266. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2020.115417 Wang, Y., Guo, G., Zhang, D., & Lei, M. (2021). An integrated method for source apportionment of heavy metal (loid)s in agricultural soils and model uncertainty analysis. Environmental Pollution, 276. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2021.116666 Wang, M., Chen, S., Chen, L., & Wang, D. (2019). Responses of soil microbial communities and their network interactions to saline- alkaline stress in Cd-contaminated soils. Environmental Pollution, 252. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2019.06.082 Wang, S., Heisey, P., Schimmelpfennig, D., & Ball, E. (2015). Agricultural productivity growth in the United States: Measurement, trends, and drivers. U.S. Department of Agriculture, Economic Research Service, 189, 32–37. Xiao, H., Shahab, A., Xi, B., Chang, Q., You, S., Li, J., Sun, X., Huang, H., & Li, X. (2021). Heavy metal pollution, ecological risk, spatial distribution, and source identification in sediments of the Lijiang River, China. Environmental Pollution, 269. https://doi.org/10.1016/j. envpol.2020.116189 Zeng, J., Han, G., & Yang, K. (2020). Assessment and sources of heavy metals in suspended particulate matter in a tropical catchment, northeast Thailand. Journal of Cleaner Production, 265. https:// doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121898 Zeraatpisheh, M., Bakhshandeh, E., Hosseini, M., & Alavi, S. M. (2020). Assessing the effects of deforestation and intensive agriculture on the soil quality through digital soil mapping. Geoderma, 363. https:// doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.114139. https://doi.org/10.1016/j. geoderma.2019.114139 |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 de la Ley 23 de 1982. En concordancia suscribo (suscribimos) este documento en el momento mismo que hago (hacemos) entrega de mi (nuestra) OBRA a la Biblioteca “Jorge Roa Martínez” de la Universidad Tecnológica de Pereira. Manifiesto (manifestamos) que la OBRA objeto de la presente autorizaciónhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessGuzmán Álvarez, Diana PatriciaMedina Sierra, MarisolRodríguez Espinosa, HolmesCerón-Muñoz, Mario FernandoOrtega Monsalve, ManuelaRestrepo Betancur, Luis FernandoGuarín Montoya, José FernandoMahecha Ledesma, LilianaAngulo Arizala, JoaquínPeña Serna, CarolinaSánchez Aguirre, Juan PabloSepúlveda Mejía, DanielaAmaya Padilla, JesúsRodríguez Espinosa, HolmesAguilar Ávila, Jorge2025-10-06T14:21:07Z2025-10-06T14:21:07Z2025Guzmán Álvarez, D, Medina Sierra, M, Rodríguez Espinosa, H, Cerón-Muñoz, M, Ortega Monsalve, M, Restrepo Betancur, L, Guarín Montoya, J, Mahecha Ledesma, L, Angulo Arizala, J, Peña Serna, C, Sánchez Aguirre, J, Sepúlveda Mejía, D y Amaya Padilla, J. (2025). Experiencias de innovación en la investigación universitaria: uso de tecnologías emergentes para el agro y la ganadería. Universidad Tecnológica de Pereira. Disponible en: https://hdl.handle.net/11059/16385https://hdl.handle.net/11059/16385978-628-501-032-3https://doi.org/10.22517/9786285010323Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/home: figuras, tablasEl séptimo volumen de la serie de innovación universitaria presenta una destacada recopilación de experiencias exitosas desarrolladas por profesores de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad de Antioquia y el Centro Ciestaam de la Universidad Autónoma Chapingo. Estas iniciativas reflejan avances significativos en los tres ejes misionales: docencia, investigación y extensión. Mediante enfo- ques innovadores y el uso de nuevas tecnologías, como la agricultura de precisión y el análisis de componentes principales, esta obra promueve la visibilidad del quehacer universitario y contribuye al desarrollo sostenible, inspirando a la comunidad académica a seguir explorando metodologías innovadoras para enfrentar los desafíos globales.The seventh volume of the university innovation series presents an outstanding compilation of successful experiences developed by professors from the Faculty of Agricultural Sciences at the University of Antioquia and the Ciestaam Center at the Autonomous University of Chapingo. These initiatives reflect significant advances in the three core areas of the university's mission: teaching, research, and outreach. Through innovative approaches and the use of new technologies, such as precision agriculture and principal component analysis, this work promotes the visibility of university work and contributes to sustainable development, inspiring the academic community to continue exploring innovative methodologies to address global challenges.Presentación -- 5 Capítulo 1 Identificación de elementos claves para el análisis de la adopción de tecnologías emergentes en la agricultura -- 7 Capítulo 2 Innovación y avances tecnológicos en agricultura de precisión en la Universidad de Antioquia -- 45 Capítulo 3 Aplicación de la simulación para establecer la probabilidad de rentabilidad de un hato -- 71 Capítulo 4 Análisis de leche como herramienta de manejo productivo y sanitario de hatos lecheros -- 93 Capítulo 5 Innovation in the feeding of lactating cows through the production and evaluation of Tithonia diversifolia flour -- 139 Capítulo 6 Existencias de carbono en los suelos dedicados a sistemas ganaderos: un abordaje desde la experimentación realizada en la Universidad de Antioquia -- 167 Capítulo 7 Aplicación del Análisis de Componentes Principales (ACP) en la investigación agraria: caso de la ganadería y seguridad alimentaria en México -- 203 Autores -- 237248 páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraPereiraColección Libros de InvestigaciónAguilar, N., Muñoz, M., Santoyo, V., & Aguilar, J. (2013). Influencia del perfil de los productores en la adopción de innovaciones en tres cultivos tropicales. Revista Latinoamericana de Investigación en Organizaciones, Ambiente y Sociedad, 4(4), 207–228. https:// dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8760937Aguirre, R., Ruiz, R., & López, M. E. (2014). Factores determinantes en la adopción de tecnologías de información (TI) en las pymes. Vincula Tégica, 1, 806–828 http://eprints.uanl.mx/17205/1/44.pdfAlda, R., Villardón, L., & Elexpuru, I. (2012). Propuesta y validación de un perfil de competencias de la persona emprendedora: Implicaciones para la formación. Journal of Research in Educational Psychology, 10(3), 1056–1080. https://www.redalyc. org/pdf/2931/293124654006.pdfAllport, G. (1935). Attitudes. In C. Murchison (Ed.), Handbook of social psychology (pp. 798–844). https://eclass.uowm.gr/ modules/document/file.php/NURED262/%CE%A0%CE%A1%CE %A9%CE%A4%CE%9F%CE%A4%CE%A5%CE%A0%CE%91%20 %CE%91%CE%A1%CE%98%CE%A1%CE%91/Allport%20GW%20 attitudes%201935%20Murchison%20chapter.pdfAlonso, C., Gallego, D., & Honey, P. (1994). Los estilos de aprendizaje: Procedimientos de diagnóstico y mejora (7.a ed.). Ediciones Mensajero. https://n9.cl/mhj8oÁlvarez, N. (2022). La felicidad como factor motivacional en el desempeño de los trabajadores en una compañía de consumo de alimentos en Panamá. Revista Orbis Cognita, 6(2), 1–10. http:// portal.amelica.org/ameli/journal/213/2133348003/html/Andrade, J., Bernal, J., & Silva, J. (2015). Factores motivacionales que permitieron el surgimiento de los productores de cafés especiales en el departamento del Huila. Revista SENA, 1, 55–67. https://doi. org/10.23850/25004468.310 https://www.redalyc.org/pdf/4576/457646537004.pdfBadilla, E., & Meza, A. (2017). Relación entre la motivación al logro y el sentido de propósito con la permanencia de un grupo de madres adolescentes en el sistema educativo costarricense, un aporte desde la orientación. Revista Electrónica Educare, 21(3), 137–158. http://dx.doi.org/10.15359/ree.21-3.8Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control (Vol. 13). Freeman and Company.Bandura, A., & Cervone, D. (1986). Differential engagement of self- reactive influences in cognitive motivation. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 38(1), 92–113. https:// doi.org/10.1016/0749-5978(86)90028-2Barnechea, M., & Morgan, M. (2010). La sistematización de experiencias: Producción de conocimientos desde y para la práctica. Tendencias y Retos, 1(15) https://ciencia.lasalle.edu.co/ cgi/viewcontent.cgi?article=1167&context=teBarrios, D., Restrepo, F., & Cerón, M. (2020). Factors associated with the technology adoption in dairy agribusiness. Revista Facultad Nacional de Agronomía, 73(2), 9221–9226. https://doi. org/10.15446/rfnam.v73n2.82169Blandi, M., Sarandon, S., & Pereira, I. (2011). 11233 - La “autoeficacia”: Un indicador de la conducta sustentable. Su importancia para el logro de sistemas hortícolas sustentables en La Plata, Argentina. Resumos do VII Congresso Brasileiro de Agroecologia – Fortaleza/CE, 1–6https://revistas.aba-agroecologia.org.br/cad/article/view/11233/7733Bruner, J., y Olson, D. (1973). Aprendizaje por experiencia directa y aprendizaje por experiencia mediatizada. Revista Perspectivas, 1–14. https://n9.cl/up9lc1Cabanillas, E. (2018). Nuevo modelo de aceptación tecnológica (TAM) y su relación con el grado de aceptación del App USMP mobile [Tesis de maestría, Universidad de San Martín de Porres]. https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12727/4927/ cabanillas-mori.pdf?sequence=1&isAllowed=yCardoso, J. (2010). Aprendizajes colaborativos como estrategia para los procesos de construcción de conocimientos. Revista Educación y Desarrollo Social, 4(2), 87–103. https://dialnet-unirioja-es.udea. lookproxy.com/servlet/articulo?codigo=5386312Cataldo, A. (2012). Limitaciones y oportunidades del modelo de aceptación tecnológica (TAM): Una revisión de literatura, 1–7. https://n9.cl/0vph5Chen, Q., & Hu, X. (2022). Design of intelligent control system for agricultural greenhouses based on adaptive improved genetic algorithm for multi-energy supply system. Energy Reports, 8, 12126–12138. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.09.018Cheng, M., Yen, C., & Chiung, C. (2023). Design thinking with constructivist learning increases the learning motivation and wicked problem-solving capability— Empirical research in Taiwan. Thinking Skills and Creativity, 50, 1–10. https://doi.org/10.1016/j. tsc.2023.101385Chomsky, N. (1972). Conocimiento y libertad. Ariel. https://n9.cl/qr5f7Cobb, P., & Bowers, J. (1999). Cognitive and situated learning perspectives in theory and practice. Educational Research, 28(2), 4–15. https://doi.org/10.2307/1177185Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), & Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). (2021). Digitalización y cambio tecnológico en las MiPymes agrícolas y agroindustriales en América Latina (O. Sotomayor, E. Ramírez, & H. Martínez, Eds.). Naciones Unidas. https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/46965/4/ S2100283_es.pdfContreras, C., & Uribe, C. (2021). Capacidad científica y tecnológica del Sistema Nacional de Innovación Agropecuaria (SNIA) en Colombia. Agrosavia. https://repository.agrosavia.co/ bitstream/handle/20.500.12324/36711/Ver_documento_36711. pdf?sequence=6&isAllowed=yCoyle, D. (2009). The talent code: Greatness isn’t born. It’s grown. Here’s how. Bantam Dell.Davis, F. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. Management Information Systems Research Center, University of Minnesota, 13(3), 319–340. https://www.jstor.org/stable/2632151De Silva, N., & Wijeratne, M. (2021). Achieving community development through an agricultural extension programme: Technology dissemination for mushroom farmers. Journal of Learning for Development, 8(2), 398–411. https://doi.org/10.56059/jl4d.v8i2.481Fernández, H., King, K., & Enríquez, C. (2020). Revisiones sistemáticas exploratorias como metodología para la síntesis del conocimiento científico. Enfermería Universitaria, 17(1), 87–94. https://doi. org/10.22201/eneo.23958421e.2020.1.697Fourier, C. (2016). ¿Cómo educar para la libertad y la felicidad? Errata Naturae Editores.Fragkiadaki, G., Fleer, M., & Ravanis, K. (2021). Understanding the complexity of young children’s learning and development in science: A twofold methodological model building on constructivist and cultural-historical strengths. Learning, Culture and Social Interaction, 28, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.lcsi.2020.100461Freire, P. (1970). Pedagogía del oprimido. ePubLibreGonzález, L. (2004). Consideraciones sobre algunos de los factores sociopsicológicos que influyen en la difusión y adopción de tecnologías. Pastos y Forrajes, 27(4), 395–403. https://payfo.ihatuey. cu/index.php?journal=pasto&page=article&op=view&path[]=769Gras, C., & Hernández, V. (2008). Modelo productivo y actores sociales en el agro argentino. Revista Mexicana de Sociología, 70(2), 228– 259. https://www.scielo.org.mx/pdf/rms/v70n2/v70n2a1.pdfGuzmán, F. (1996). Análisis de la teoría de la autoeficacia en una tarea atlética [Tesis doctoral, Universidad de València]. https:// core.ac.uk/download/pdf/71030756.pdfHernández, J. (2022). El internet de las cosas IoT: Aplicaciones y perspectivas en el agro. Sennova: Sistema de Investigación, Desarrollo Tecnológico e Innovación, 1, 16–20. https://revistas. sena.edu.co/index.php/INNOVAGRO/article/view/5593/5641Hernández, & Ovando, M. (2022). Factores culturales que influyen en la adopción de las TIC e internet: Una revisión de la literatura. Revista de Tecnología y Sociedad, 22, 1–26. http://dx.doi. org/10.32870/Pk.a12n22.670Herrera, J., & Zamora, N. (2014). ¿Sabemos realmente qué es la motivación? Correo Científico Médico, 18(128), 126. http://scielo. sld.cu/pdf/ccm/v18n1/ccm17114.pdfJaramillo, C., Cid, B., & Cancino, R. (2018). Adopción de tecnologías por productores agrícolas de la localidad Cosmito, región del Biobío, Chile. Agroalimentaria, 24(47), 179–197. https://www.redalyc.org/ journal/1992/199260579011/html/Jha, S., Kaechele, H., & Sieber, S. (2021). Factors influencing the adoption of agroforestry by smallholder farmer households in Tanzania: Case studies from Morogoro and Dodoma. Land Use Policy, 103, 1–15. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105308Kamii, C., & López, P. (1982). La autonomía como objetivo de la educación: Implicaciones de la teoría de Piaget. Journal for the Study of Education and Development, 5(18), 3–32. https://dialnet. unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5764474Kasikci, F., & Peker, A. (2022). The mediator role of resilience in the relationship between sensation-seeking, happiness and subjec- tive vitality. International Journal of Contemporary Educational Research, 9(1), 115–119. https://eric.ed.gov/?q=happiness+in+the+- adoption+of+knowledge&id=EJ1340150Khanh, N., Do, L., & Ngoc, N. (2022). Tea farmers’ intention to partici- pate in livestream sales in Vietnam: The combination of the Tech- nology Acceptance Model (TAM) and barrier factors. Journal of Ru- ral Studies, 408–417. https://doi.org/10.1016/j.jrurstud.2022.05.023Leyton, D. (2013). Extensión al modelo de aceptación de tecnología TAM, para ser aplicado a sistemas colaborativos en el contexto de peque- ñas y medianas empresas [Tesis de maestría, Universidad de Chile]. https://repositorio.uchile.cl/bitstream/handle/2250/115509/cf-leyton_ ds.pdf?sequence=1&isAllowed=yLomelí, A., Guadalupe, M., & Valenzuela, J. (2016). Autoestima, motivación e inteligencia emocional: Tres factores influyentes en el diseño exitoso de un proyecto de vida de jóvenes estudiantes de educación media. Revis- ta Electrónica Educare, 20(2), 56–77. https://doi.org/10.15359/ree.20-2.4Margot, J. (2007). La felicidad. Praxis Filosófica, 25, 55–79. http:// www.scielo.org.co/pdf/pafi/n25/n25a04.pdfMartínez, K., & Salanova, M. (2006). Autoeficacia en el trabajo: El poder de creer que tú puedes. Revista de Trabajo y Seguridad Social. Comen- tarios y Casos Prácticos, 279. https://doi.org/10.51302/rtss.2006.5863Massruha, B., Leite, & Bolfe, E. (2023). Agro 4.0: O papel da pesquisa e perspectivas para a transformação digital na agricultura (pp. 58– 77). https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1154917Mesa, S. (2013). Adopción de tecnologías y desarrollo de capacida- des: El caso de la asociación de agrolecheros de Usme, vereda El Destino en Bogotá, entre el 2009 - 2012 [Tesis de Maestría, Ponti- ficia Universidad Javeriana]. https://n9.cl/m7srv Destino en Bogotá, entre el 2009 - 2012 [Tesis de Maestría, Ponti- ficia Universidad Javeriana]. https://n9.cl/m7srvOjeda, A. (2022). Plataformas tecnológicas en la Agricultura 4.0: Una mirada al desarrollo en Colombia. Computer and Electronic Sciences: Theory and Applications, 3(1), 9–18. https://doi. org/10.17981/cesta.03.01.2022.02.Ortiz, O. (2001). La información y el conocimiento como insumos principales para la adopción del manejo integrado de plagas. Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza, 61, 12–22. https://n9.cl/umqnwOtero, S., Núñez, B., Suarez, C., & Pozo, F. (2023). El proceso de enseñanza en el aula desde la perspectiva del aprendizaje significativo. Revista Latinoamericana OGMIOS. Revista de Investigación En Ciencias Sociales, 3(7), 13–24. https://doi.org/10.53595/rlo.v3.i7.063Pérez, O., Martínez, H., López, B., & Rendón, R. (2016). Estimación de la adopción de innovaciones en la agricultura. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 7(15), 2909–2923. https://www.scielo.org. mx/pdf/remexca/v7nspe15/2007-0934-remexca-7-spe15-2909.pdfPink, D. (2009). Drive: The surprising truth about what motivates us. Riverhead Books. https://doi.org/10.15359/ree.21-3.8Porta, F. (2010). Integración comercial e innovación tecnológica: Aspec- tos conceptuales y análisis de experiencias. En Banco Interameri- cano de Desarrollo (BID) (pp. 1–52). https://www.researchgate.net/ publication/241759868_Integracion_comercial_e_innovacion_tec- nologica_Aspectos_conceptuales_y_analisis_de_experienciasRezaei, R., Safa, L., & Mahdi, M. (2020). Understanding farmers’ ecological conservation behavior regarding the use of integrated pest management—An application of the technology acceptance model. Global Ecology and Conservation, 22, 1–18. https://doi. org/10.1016/j.gecco.2020.e00941Rivera, J. (2004). El aprendizaje significativo y la evaluación de los aprendizajes. Revista de Investigación Educativa Año 8, 14, 47– 52. http://www.acuedi.org/ddata/3794.pdfRobalino, J. (2016). Modelo pedagógico constructivista y su influencia en el proceso de aprendizaje de los estudiantes de la unidad educativa Juan Benigno Vela [Tesis de Maestría, Universidad Técnica de Ambato]. https://n9.cl/3q2rRoco, L., Engler, A., & Jara, R. (2012). Factores que influyen en la adopción de tecnologías de conservación de suelos en el secano interior de Chile Central. Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias, 44(2), 31–45. https://www-redalyc-org.udea.lookproxy. com/articulo.oa?id=382837651021Rodríguez, H., Ospina, C. E., Ramírez, C., Toro, I., Gallego, A., Piedrahita, M., Velásquez, A., Gutiérrez, S., Flórez, N., Hincapié, D., & Romero, L. (2020). Lineamientos para una metodología de identificación de estilos de aprendizaje aplicables al sector agropecuario colombiano. Ciencia y Tecnología Agropecuaria, 21(3), 1–19. https://doi.org/10.21930/rcta.vol21_num3_art:1050Rodríguez, P. (2003). La andragogía y el constructivismo en la sociedad del conocimiento. Laurus, 9(15), 80–89. https://www.redalyc.org/ pdf/761/76111335006.pdfRodríguez, H., & Urrego, C. A. (2019). Análisis del aprendizaje en productores de café mediante el índice de cambio del conocimiento (ICC). Jangwa Pana, 18(3), 507–518. https://doi. org/10.21676/16574923.3259Rosemary, J. T., O’Hare, G., & Coyle, D. (2023). Understanding technology acceptance in smart agriculture: A systematic review of empirical research in crop production. Technological Forecasting and Social Change, 189, 1–10. https://doi.org/10.1016/j. techfore.2023.122374Rousseau, J.-J. (1973). Emil Sau Despre Educatie. Editorial Didáctica y Pedagógica.Salgado, A. (2009). Felicidad, resiliencia y optimismo en estudiantes de colegios nacionales de la ciudad de Lima. Liberabit, 15(2), 133–141. http://pepsic.bvsalud.org/scielo.php?script=sci_ arttext&pid=S1729-48272009000200007Sánchez, M., Meraz, L., & Martínez, R. (2022). Factores que influyen en la adopción de sistemas de información en las micro, pequeñas y medianas empresas del vino del Valle de Guadalupe. CIENCIA Ergo-Sum, 29(1), 1–19. https://doi.org/10.30878/ces.v29n1a2Schunk, D. (2012). Learning theories an educational perspective (6a ed.). Pearson. https://scholar.alaqsa.edu.ps/9703/1/Learning%20 Theories_%20An%20Educational%20Perspective%2C%20 6th%20Edition%20%28%20PDFDrive%20%29.pdfSegarra, S., Zamora, S., González, S., & Vitonera, M. (2023). El aprendizaje significativo en la educación actual: una reflexión desde la perspectiva crítica. Revista Educare, 27(1), 218–230. https://doi.org/10.46498/reduipb.v27i1.1896Seligman, M. (2011). Flourish: a visionary new understanding of happiness and well-being. Free Press.Taheri, F., D’ Haese, M., Fiems, D., & Azadi, H. (2022). The intentions of agricultural professionals towards diffusing wireless sensor networks: Application of technology acceptance model in Southwest Iran. Technological Forecasting & Social Change, 185, 1–17. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122075Tan, M., & Teo, T. (2000). Factors influencing the adoption of internet banking. Journal of the Association for Information Systems, 1–42. https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1188&context=jaisTangarife, H., Pedraza, S., & Cárdenas, C. (2022). Modelo de enseñanza para adopción de tecnología de automatización en sistemas irrigados para pequeños agricultores. Informador Técnico, 86(1), 3–17. http://doi.org/10.23850/22565035.3718Valencia, A., Gómez, S., Vélez, R., & Cardona, S. (2023). Intención de uso de aprendizaje móvil (m-learning) en programas virtuales: un modelo híbrido de aceptación tecnológica (TAM) y la teoría del comportamiento planificado (TPB). Formación Universitaria, 16(2), 25–34. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062023000200025Velásquez, A. (2009). Autoeficacia: acercamientos y definiciones. Psicogente, 12(21), 231–235. https://www.redalyc.org/ pdf/4975/497552353017.pdfVenkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273–315.https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.2008.00192.xVenkatesh, V., & Davis, F. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186–204. https://doi.org/10.1287/ mnsc.46.2.186.11926Yevilao, A. (2020). Autoeficacia: un acercamiento al estado de la investigación en Latinoamérica. Revista Reflexión e Investigación Educacional, 2(2), 91–102. https://doi.org/10.22320/reined.v2i2.412Zañartu, L. M. (2003). Aprendizaje colaborativo: una nueva forma de diálogo interpersonal y en red. Revista Digital de Educación y Nuevas Tecnologías, 28, 1–9. http://www.deciencias.net/convivir/1. documentacion/D.cooperativo/AColaborativo_TIC_ACooperativo9p.pdfZayas, I., Parra, D., López, R., & Torres, J. (2015). La innovación, competitividad y desarrollo tecnológico en las MIP y ME’s del municipio de Angostura, Sinaloa. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 6(3), 603–617. https://www.scielo.org.mx/scielo. php?script=sci_arttext&pid=S2007-09342015000300013Barrios, D. (2020). La adopción tecnológica y su relación con el desempeño empresarial en agronegocios lecheros del norte de Antioquia, Colombia [Tesis para optar por el título de Doctor en Ciencias Animales]. Universidad de Antioquia.Bastidas-Duque, A., Barahona, R., & Cerón-Muñoz, M. F. (2016). Variation in the normalized difference vegetation index (NDVI) in dairy farms in northern Antioquia. Livestock Research for Rural Development, 28(3). https://www.lrrd.org/lrrd28/3/bast28043.htmlBeltrán, A. O. (2022). Plataformas tecnológicas en la Agricultura 4.0: Una mirada al desarrollo en Colombia. Computer and Electronic Sciences: Theory and Applications, 3(1), 9–18. https://doi. org/10.17981/cesta.03.01.2022.02Cañas, J., Cerón-Muñoz, M. F., & Corrales, J. (2011). Modelación de curvas de lactancia para producción de leche, grasa y proteína en bovinos Holstein en Antioquia, Colombia. Revista MVZ, 16(2), 2514–2520 http://www.scielo.org.co/pdf/mvz/v16n2/v16n2a09.pdfCerón-Muñoz, M. F., Toro, M., Taborda, J. J., Zapata, N., Mahecha, L., Ángulo, J., Guarín, J. F., Medina-Sierra, M., Houwers, W., &Wouters, B. (2022). Evaluación de la adopción de tecnologías en producción lechera. En Innovación en la producción agropecuaria (pp. 16–25). Fondo Editorial Biogénesis.Cerón-Muñoz, M. F., & Barrios, D. (2019). Agricultura de precisión: un aporte a la gestión de agronegocios desde la modelización. Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias, 32, 7–13. https:// revistas.udea.edu.co/index.php/rccp/article/view/340326Chaparro, J. E., Aedo, J. E., & Lumbreras, F. (2023). Machine learning for the estimation of foliar nitrogen content in pineapple crops using multispectral images and Internet of Things (IoT) platforms. https://doi.org/10.2139/ssrn.4662375Cheema, M. J. M., & Khan, M. A. (2019). Information technology for sustainable agriculture. En Innovations in sustainable agriculture. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-23169-9Galeano-Vasco, L. F., Galván, I. M., Aler, R., & Cerón-Muñoz, M. F. (2018). Forecasting egg production curve with neural networks. Archivos de Zootecnia, 67(257), 81–86.Galeano-Vasco, L. F., & Cerón-Muñoz, M. F. (2013). Modelación del crecimiento de pollitas Lohmann LSL con redes neuronales y modelos de regresión no lineal. Revista MVZ Córdoba, 18(3), 3861–3867Garro, R. J., & Tallarico, G. A. (2022). Ganadería de precisión: innovaciones tecnológicas que agregan valor a la ganadería. Ediciones INTA, .https://repositorio.inta.gob.ar/Giraldo, J. D., Acevedo, C., Gutiérrez, D. M., Galeano-Vasco, L. F., Zapata, N., & Cerón-Muñoz, M. F. (2014). Caracterización del comportamiento de las gallinas (Gallus gallus domesticus) sometidas a sistemas de producción de huevo en jaula. Livestock Research for Rural Development, 26(134). http://www.lrrd.org/lrrd26/7/gira26134.htmlGutiérrez-Zapata, D. M., Galeano-Vasco, L. F., & Cerón-Muñoz, M. F. (2016). Semiparametric modeling of daily ammonia levels in naturally ventilated caged-egg facilities. PLOS ONE, 11(1). https:// doi.org/10.1371/journal.pone.0147135Hoyos Rojas, J. E., Posada Asprilla, W., & Cerón-Muñoz, M. F. (2019). Fotografía multiespectral para el diagnóstico fitosanitario de pasto kikuyo (Cechrus clandestinus (Hochst ex Chiov) Morrone). Acta Agronómica, 68(1), 61–67. https//doi.org/10.15446/acag. v68n1.75662Lozano, J. A. (2021). Análisis de distintos tipos de coberturas mediante el uso de imágenes de cámara multiespectral tomadas desde dron en el Valle de Aburrá [Trabajo de grado para optar por el título de Ingeniero Ambiental]. Universidad de Antioquia, Facultad de Ingeniería. https://hdl.handle.net/10495/20219Muñoz-Tamayo, R., Ramírez-Agudelo, J. F., Dewhurst, R. J., Miller, G., Vernon, T., & Kettle, H. (2019). A parsimonious software sensor for estimating the individual dynamic pattern of methane emissions from cattle. Animal, 13(6), 1180–1187.Ortega, M., Cerón-Muñoz, M. F., Medina-Sierra, M., & Galeano-Vasco, L. F. (2023). Use of machine learning models for prediction of organic carbon and nitrogen in soil from hyperspectral imagery in laboratory. Journal of Spectroscopy.https://doi.org/10.1155/2023/4389885Ortega, M., Cerón-Muñoz, MF., y Medina-Sierra, M. (2023). Uso de espectroscopía de infrarrojo cercano NIRS para predecir algunas propiedades químicas de los suelos en Antioquia. Fondo Editorial Biogénesis. https://revistas.udea.edu.co/index.php/biogenesis/article/ view/353439.Ortega, M., Rodríguez-Monroy, T., Galeano-Vasco., LF, Medina-Sierra, M., y Cerón-Muñoz, MF. (2023). Determination of grass quality using spectroscopy: Advances and perspectives. https://doi. org/10.5772/intechopen.112990Ortega, M., Medina-Sierra, M., y Cerón-Muñoz, MF. (2023). Espectroscopía de infrarrojo cercano para la determinación de materia orgánica y nitrógeno total del suelo. Ciencia en Desarrollo, 14(1). https://doi.org/10.19053/01217488.v14.n1.2023.13942Osorio Henao, J. D., Botina Monsalve, J. J., Díaz Álvarez, D. A., Galeano Ruiz, M., Higuita Echavarría, J. P., & Burbano Mosquera, L. F. (2021). Picosatélite diseñado para medir concentración de gases de efecto invernadero y registrar imágenes en vuelo. Ciencia y Poder Aéreo, 16(1), 75–86. https://doi.org/10.18667/cienciaypoderaereo.697Posada-Asprilla, W., & Cerón-Muñoz, M. F. (2019). Influencia del ángulo de iluminación solar y la altura de la toma de la imagen multiespectral sobre la estimación de biomasa de pasto kikuyo. Revista UDCA Actualidad & Divulgación Científica, 22(2). https:// doi.org/10.31910/rudca.v22.n2.2019.1338Plazas, M. K. (2020). Adquisición de datos para el monitoreo remoto de variables de un cultivo vertical a través de una plataforma IoT [Trabajo de grado, Universidad de Antioquia]. Universidad de Antioquia. https://hdl.handle.net/10495/17203Rodríguez, H., Cerón-Muñoz, M. F., Palacio, L. G., & Bedoya, G. I. (2015). Aplicación de los sistemas de información geográfica en la planificación de la asistencia técnica con enfoque territorial en cadena láctea. Livestock Research for Rural Development, 27(102). http://www.lrrd.org/lrrd27/5/rodr27102.html.Rodríguez, B. J., Zapata, J., López, D. M., Bermúdez, V., Martínez, A., Duque, S., Álvarez, N., & Jaramillo, E. D. (2022). Porcípolis: Una experiencia transdisciplinaria de ciencia, tecnología, arte y educación para el sector agrario. En Abordajes innovadores en la investigación agropecuaria (pp. 1–37). Editorial Biogénesis. https://revistas.udea.edu.co/index.php/biogenesis/article/ view/352223.Rodríguez-Monroy, T. R., Ortega, M., Galeano-Vasco, L. F., Medina- Sierra, M., & Cerón-Muñoz, M. F. (2023). Cation exchange capacity in pastoral systems and a case study for quantification using hyperspectral imaging. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/ intechopen.112991Rosero-Noguera, R., Bedoya-Mazo, S., & Posada-Ochoa, S. L. (2022). Predicción del consumo de materia seca de forraje en vacas lecheras con acelerómetros. Información Tecnológica, 33(4), 63– 72. https://doi.org/10.4067/S0718-07642022000400063Serrano, J., Shahidian, S., Marques da Silva, J., Paixão, L., Carreira, E., Carmona-Cabezas, R., & Rato, A. E. (2020). Evaluation of near infrared spectroscopy (NIRS) and remote sensing (RS) for estimating pasture quality in Mediterranean Montado ecosystem. Applied Sciences, 10(13), 4463. https://doi.org/10.3390/app10134463Sierra, J. M., & Lopera, V. A. (2023). Detección de objetos usando aprendizaje profundo aplicado a reconocimiento de ganado bovino [Trabajo de especialización, Universidad de Antioquia]. https://hdl.handle.net/10495/35663Su, W. H. (2020). Advanced machine learning in point spectroscopy, RGB-and hyperspectral-imaging for automatic discriminations of crops and weeds: A review. Smart Cities, 3(3), 767–792. https:// doi.org/10.3390/smartcities3030039Vahidi, M., Shafian, S., Thomas, S., & Maguire, R. (2023). Pasture biomass estimation using ultra-high-resolution RGB UAVs images and deep learning. Remote Sensing, 15(24), 5714. https://doi. org/10.3390/rs15245714Vargas-Zapata, M., Medina-Sierra, M., Galeano-Vasco, L. F., & Cerón- Muñoz, M. F. (2022). Algoritmos de aprendizaje de máquina para la predicción de propiedades fisicoquímicas del suelo mediante información espectral: Una revisión sistemática. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 12(1), 107–120. https://doi. org/10.19053/20278306.v12.n1.2022.14212Zapata, J., Ceballos, M. C., Tarazona-Morales, A. M., David-Jaramillo, E., & Rodríguez, B. J. (2023). Spectro-temporal acoustic elements of music interact in an integrated way to modulate emotional responses in pigs. Scientific Reports, 13(1), 2994. https://doi. org/10.1038/s41598-023-30057-5Zapata, J., Ceballos, M. C., Tarazona-Morales, A. M., David, E., & Rodríguez, B. J. (2022). Music modulates emotional responses in growing pigs. Scientific Reports, 12(1), 3382. https://doi.org/10.1038/ s41598-022-07300-6Zapata-Gil, S., León-Serna, S., Buriticá-Isaza, N., Zamora-Vélez, J., Mejía-González, J., & González-Jaramillo, D. (2021). Construcción de prototipo de CANSAT para toma de imágenes aéreas para detección de zonas de vegetación en agricultura de precisión. Ciencia y Poder Aéreo, 16(2), 11–28. https://doi.org/10.18667/cienciaypoderaereo.709Boulesteix, A. L., Groenwold, R. H. H., Abrahamowicz, M. (2020). Introduction to statistical simulations in health research. BMJ Open, 10, e039921. https://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2020-039921Boulesteix, A. L., Groenwold, R. H. H., Abrahamowicz, M., & STRATOS Simulation Panel. (2020). Introduction to statistical simulations in health research. BMJ Open, 10, e039921. https://dx.doi.org/10.1136/ bmjopen-2020-039921Burbano-Pantoja, V. M., Pinto-Sosa, J. E., & Valdivieso-Miranda, M. A. (2015). Formas de usar la simulación como un recurso didáctico. Revista Virtual Universidad Católica del Norte, 45(2), 16–37. http://revistavirtual.ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/ view/653/1186Burbano-Pantoja, V. M. A. (2014). La simulación en el contexto de una didáctica de la estadística y la probabilidad. Revista Científica, 2, 32-43. http://funes.uniandes.edu.co/14556/1/Burbano2014La.pdfBurbano-Pantoja, V. M. A., Aldana-Bermúdez, E., & Valdivieso-Miranda, M. A. (2016). Conocimiento estadístico probabilístico base para calcular integrales definidas por métodos aleatorios. Revista Virtual Universidad Católica del Norte, 48(2), 331-351. http://revistavirtual. ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/view/776/1302Burbano-Pantoja, V. M. A., Valdivieso-Miranda, M. A., Salcedo-Plazas, L. A. (2014). Simulación con modelos aleatorios: conocimiento estadístico probabilístico y simulación. Tunja, Colombia. Editorial Uptc, 148 p. https://librosaccesoabierto.uptc.edu.co/index.php/ editorial-uptc/catalog/download/22/27/3012?inline=1Carísio-Fernandes, L., & Linhares, A. (2023). Number of events in Monte Carlo simulations for analysis of interference between radiocommunication systems. TechRxiv, 1-12. https://doi. org/10.36227/techrxiv.23605542.v1Coro-Montanet, G., Bartolomé-Villar, B., García-Hoyos, F., Sánchez- Ituarte, J., Torres- Moreta, L., Méndez-Zunino, M., Morales-Morillo, M., & Pardo-Monedero, M. J. (2020). Indicadores para medir fidelidad en escenarios simulados. FEM: Revista de la Fundación Educación Médica, 23(3), 141-149. https://doi.org/10.33588/ fem.233.1058Fernández-Casal, R., Cao, R., & Costa, J. (2023). Técnicas de Simulación y Remuestreo. The R Series. A Chapman & Hall. https://rubenfcasal. github.io/simbook/index.htmlFu, M. C. (2015). Stochastic gradient estimation. En S. Greasley (Ed.), Handbooks of simulation optimization (pp. 105–147). Springer. http://ndl.ethernet.edu.et/bitstream/123456789/32772/1/38. Michael%20C.%20Fu.pdfGarriga-Garzón, F. (2017). Tome la mejor decisión experimentando previamente sus consecuencias Casos prácticos resueltos de simulación Monte Carlo mediante hoja de cálculo. Universitat Politècnica de Catalunya, España. OmniaScience. http://doi. org/10.3926/oss.35Greasley, A. (2018). Using analytics with discrete-event simulation. SummerSim-SCSC. 9-12. https://dl.acm.org/doi/ pdf/10.5555/3275382.3275395Inzunza-Cazares, S. (2019). Diseño y Evaluación de una Trayectoria Hipotética de Aprendizaje para Intervalos de Confianza basada en Simulación y Datos Reales. Bolema, (SP), 33(63), 1-26. http://doi. org/10.1590/1980-4415v33n63a01Laval, J., Tuong-Vi, C., Cécile, G., & Nourollah, A. (2015). DHOEM: a statistical simulation software for simulating new markers in real SNP marker data. BMC Bioinformatics, 16, 404. https://doi. org/10.1186/s12859-015-0830-7Liu, J. S. (2009). Monte Carlo strategies in scientific computing. Springer Science & Business Media. Edition 1. https://doi.org/10.1007/978-0- 387-76371-2Molina-Muñoz, J. D., & Christen, J. (2022). Criterion to determine the sample size in stochastic simulation processes. Ingeniería y Universidad, 26, 1-21. https://doi.org/10.11144/javeriana.iued26.cdssMorris, T. P., White, I. R., & Crowther, M. C. (2019). Using simulation studies to evaluate statistical methods. Statistics in Medicine, 38, 2074–2102. https://doi.org/10.1002/sim.8086Olesker, L. (2015). Simulación: desafíos y oportunidades para la enseñanza de la probabilidad. Actas del Curren, 5. 68-79. http:// funes.uniandes.edu.co/17782/1/Olesker2015Simulacion.pdfPeng, Y., Fu, M. C., Heidergott, B., & Lam, H. (2020). Maximum likelihood estimation by monte carlo simulation: Toward data- driven stochastic modeling. Operations Research, 68(6), 1896- 1912. https://doi.org/10.1287/opre.2019.1978Ucar, I., Smeets, B., & Arturo Azcorra, A. (2019). Simmer: Discrete-Event Simulation for R. Journal of Statistical Software, 90, (2). https://doi. org/10.18637/jss.v090.i02Vásquez –Álvarez, O. (2023). Aplicación de un modelo de simulación discreta para mejorar la productividad del proceso de producción en una empresa manufacturera. Revista Industrial Data, 26(1), 303-332. https://doi.org/10.15381/idata.v26i1.23717Vélez-Torres, A. (2019). Modelación y simulación basada en agentes en ciencias sociales: una aproximación al estado del arte. Polis, 18(53), 186202. https://polis.ulagos.cl/index.php/polis/article/ view/449Barrios Hernández, D. E. (Coord.) (2023). Prácticas de gestión tecnológica e innovación en agronegocios: una aproximación desde las experiencias en los territorios. Fondo Editorial Biogénesis.Federación Nacional de Ganaderos (Fedegán). (2022). Ganadería Colombiana. Hoja de Ruta 2022-2026.Lee, J., Chang, J. R., Kao, L. J., & Lee, C. F. (2023). Professional Techniques Used in Excel and VBA. In Essentials of Excel VBA, Python, and R: Volume II: Financial Derivatives, Risk Management and Machine Learning (pp. 75-111). Cham: Springer International Publishing.Machado, P. F., Cassoli, L. D., & Silva, A. L. (2009). Management method in animal production system. Revista Brasileira de Zootecnia, 38(3), 405–411.Martins, T. T., Guarín, J. F., Roma Júnior, L. C., Cassoli, L. D., & Machado, P. F. (2006). Análise da composição do leite como ferramenta para avaliação nutricional de vacas leiteiras. In Certificação de produtos agropecuários: Anais. FEALQ.Ministerio de Agricultura. (2020). Colombia avanza en la formulación del Plan de Ordenamiento Productivo de la cadena láctea en Colombia.National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2021). Nutrient requirements of dairy cattle: Eighth revised edition. Washington, DC: The National Academies Press. https://doi. org/10.17226/25806Rodríguez Espinosa, H. (Coord.). (2023). Experiencias multi- referenciales de innovación agropecuaria (2a ed.). Fondo Editorial Biogénesis.Shook, G. E. (1993). Genetic improvement of mastitis through selection on somatic cell count. The Veterinary Clinics of North America: Food Animal Practice, 9(3), 563–581.Zapata-Salas, R., Guarín, J. F., & Ríos-Osorio, L. A. (2023a). Trust and reciprocity norms in the analysis of social capital related to udder health: A mixed methods approach with dairy farmers and veterinarians from the north of Antioquia. PLOS ONE, 18(11), e0277857. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0277857Zapata-Salas, R., Guarín, J. F., & Ríos-Osorio, L. A. (2023b). Attitudes, social influences and decision-making in the choice of antimicrobials for the treatment of bovine mastitis. https://doi. org/10.5772/intechopen.112173Abdoul-Aziz, S. K. A., Zhang, Y., & Wang, J. (2021). Milk odd and branched chain fatty acids in dairy cows: A review on dietary factors and its consequences on human health. Animals, 11, 3210. https://doi.org/10.3390/ani11113210Álvarez, A., & Sánchez, B. (2011). Costos y métodos de costeo: Aplicación y análisis para el sector agropecuario. Universidad Nacional de Colombia.Angulo-Arizala, J., Nemocón-Cobos, A. M., Posada-Ochoa, S. L., & Mahecha-Ledesma, L. (2022). Producción, calidad de leche y análisis económico de vacas Holstein suplementadas con ensilaje de botón de oro (Tithonia diversifolia) o ensilaje de maíz. Biotecnología en el Sector Agropecuario y Agroindustrial, 20, 27–40. https://doi.org/10.18684/rbsaa.v20.n1.2022.1535Arias-Gamboa, L. M., Alpízar-Naranjo, A., Castillo-Umaña, M. A., Camacho-Cascante, M. I., Arronis-Díaz, V., & Padilla-Fallas, J. E. (2018). Milk production and bromatological quality and costs of supplementation with Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray, in Jersey cows. Pastos y Forrajes, 41, 248–253.Arief, P., & Rizqan, J. (2023). Influence of Tithonia diversifolia, cassava and palm concentrate combinations on milk production and traits in Etawa crossbred. Advances in Animal and Veterinary Sciences, 11(4), 568–577. http://dx.doi.org/10.17582/journal. aavs/2023/11.4.568.577Association of Official Analytical Chemists – AOAC. (2016). Official methods of analysis (20th ed.). Rockville: AOAC International.Bedoya-Mejía, O., Posada-Arias, S., Millán-Cardona, L., Ruales, C., & David, A. (2017). Efecto del ensilaje de Tithonia diversifolia sobre la composición láctea en hembras ovinas y su relación con el estatus nutricional. Revista Lasallista de Investigación, 14, 93–102.Cardona, L., Mahecha, L., & Angulo, J. (2019). Estimación de metano en vacas pastoreando sistemas silvopastoriles con Tithonia diversifolia y suplementadas con grasas polinsaturadas. Revista Científica, 29, 107–118.Cardona, J., Angulo, J., & Mahecha, L. (2022). Less nitrogen losses to the environment and more efficiency in dairy cows grazing on silvopastoral systems with Tithonia diversifolia supplemented with polyunsaturated fatty acids. Agroforestry Systems, 96, 343–357 https://doi.org/10.1007/s10457-021-00722-7Castaño-Jiménez, G. A., Barragán-Hernández, W. A., Mahecha- Ledesma, L., & Angulo-Arizala, J. (2023). Review of the nutritional quality of wild sunflower and cassava bran for silage production in dairy cattle. Veterinaria México OA, 10. https://doi.org/10.22201/ fmvz.24486760e.2023.1201Galindo, J., González, N., Ruíz, T., Herrera, M., Moreira, O., Capó, A., & Díaz, H. (2022). Effect of three collections of Tithonia diversifolia on the ruminal microbial population of cattle. Cuban Journal of Agricultural Science, 56. https://www.cjascience.com/index.php/ CJAS/article/view/1039Gallego, L., Mahecha, L., & Angulo, J. (2017). Producción, calidad de leche y beneficio:costo de suplementar vacas Holstein con Tithonia diversifolia. Agronomía Mesoamericana, 28, 357–370.Gibbens, S. (2019). Midwest flooding is drowning corn and soy crops. Is climate change to blame? National Geographic News. https://www.nationalgeographic.com/environment/article/mid- west-rain-climate-change-wrecking-corn-soy-cropsGiulitti, F., Petrungaro, S., Mandatori, S., Tomaipitinca, L., De Franchis, V., D’Amore, A., Filippini, A., Gaudio, E., Ziparo, E., & Giampietri, C. (2021). Anti-tumor effect of oleic acid in hepatocellular carcinoma cell lines via autophagy reduction. Frontiers in Cell and Developmental Biology, 9, 1–16. https://doi.org/10.3389/ fcell.2021.629182Haydock, K. P., & Shaw, N. H. (1975). The comparative yield method for estimating dry matter yield of pasture. Australian Journal of Experimental Agriculture and Animal Husbandry, 15, 663–670.Kung-Jong, L. (2016). AB/BA design in continuous data. In L. Kung- Joung (Ed.), Crossover designs: Testing, estimation, and sample size (pp. 7–29). https://doi.org/10.1002/9781119114710.ch2Lopera-Marín, JJ, Angulo-Arizala, J. y Mahecha-Ledesma, L. Sistemas silvopastoriles con girasol silvestre (Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray) y suplementación lipídica: una estrategia para mejorar el perfil de ácidos grasos de la leche en sistemas de ganadería lechera. Agroforest Systems 99, 106 (2025). https://doi.org/10.1007/ s10457-025-01195-8Mahecha, L., Escobar, J. P., Suárez, J. F., & Restrepo, L. F. (2007). Tithonia diversifolia (Hemsl.) Gray (botón de oro) como suplemento forrajero de vacas F1 (Holstein por Cebú). Livestock Research for Rural Development, 19, 16. http://www.lrrd.org/lrrd19/2/ mahe19016.htmMahecha, L., Angulo, J., & Argüello, J. (2022). Sistemas silvopastoriles: estrategia para la articulación de la ganadería bovina a desafíos del siglo XXI. En Innovación en la investigación agropecuaria (pp. 103-143). Editorial Biogénesis.Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural. (2020). Análisis situacional de la cadena láctea colombiana. http://www.andi.com.co/Uploads/20200430_DT_AnalSitLecheLarga _AndreaGonzalez.pdfOlmo-Gonzáles, C., Verdecia-Acosta, D. M., Hernández-Montiel, L. G., Ojeda-Rodríguez, A., Ramírez de la Ribera, J. L., & Martínez-Aguilar, Y. (2022). Composición química de la harina de follaje de Tithonia diversifolia. Enfoque UTE, 13(4), 1-10. https://doi.org/10.29019/ enfoqueute.856Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). (2020a). Food systems and COVID-19 in Latin America and the Caribbean N° 11: Impacts and opportunities in fresh food production. Newsletter No. 1, 24 p. https://repositorio. cepal.org/bitstream/handle/11362/45897/1/cb0501_es.pdfOrganización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). (2020b). Food systems and COVID-19 in Latin America and the Caribbean N° 11: Impacts and opportunities in fresh food production. Newsletter No. 11. https://www.cepal.org/en/ publications/45898-food-systems-and-covid-19-latin-america-and- caribbean-ndeg-11-impacts-andPeña, C., Angulo, J., & Mahecha, L. (2023). Effect of including Tithonia diversifolia flour in the concentrates of lactating cows. En Nutritional and productive aspects of ghee (pp. 73-88). CRC Press.Ribeiro, R., Terry, S. A., Sacramento, J. P., Silveira, S., Bento, C., Da Silva, E., Mantovani, H., Da Gama, M., Pereira, L., Tomich, T., Da Gamma, M., Mauricio, R., & Chaves, A. (2016). Tithonia diversifolia as a supplementary feed for dairy cows. PLoS ONE, 11(10), e0165751. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0165751. https://doi:10.1371/journal.pone.0165751Rivera-Rivera, A., Cerón-Muñoz, M. F., & Medina-Sierra, M. (2018). Predicción de la composición química de alimentos de uso animal mediante NIRS: Aplicaciones e interpretación práctica. CIPAV.Rivera, J. E., Villegas, G., Chará, J., Durando, S., Romero, M., & Verchot, L. (2022). Efecto de Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray sobre la emisión in vivo de metano (CH4) y la producción de leche en vacas de doble propósito en el piedemonte amazónico colombiano. Translational Animal Science, 6, txac139. https://doi.org/10.1093/tas/txac139Szterk, A., Ofiara, K., Strus, B., Abdullaev, I., Ferenc, K., Sady, M., Flis, S., & Gajewski, Z. (2022). Content of health-promoting fatty acids in commercial sheep, cow and goat cheeses. Foods, 11(8), 1116. https://doi.org/10.3390/foods11081116T Team, R. (2019). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. https://www.r- project.org/Valencia-Salazar, S. S., Jiménez-Ferrer, G., Arango, J., Molina-Botero, C. I., Ngonidzashe, Ch., Piñeiro-Vázquez, A., Jiménez-Ocampo, R., Nahed-Toral, J., & Kú-Vera, J. (2021). Mitigación de metano entérico y cinética de fermentación de especies forrajeras del sur de México: Screening in vitro. Agroforestry Systems, 95, 305. https://doi.org/10.1007/s10457-020-00585-4Wittwer, A. E., Lee, S., & Ranadheera, C. (2023). Potential associations between organic dairy products, gut microbiome, and gut health: A review. Food Research International, 172, 113195.Blanco Libreros, J., Ortiz Acevedo, L., & Urrego Giraldo, L. (2015). Reservorios de biomasa aérea y de carbono en los manglares del golfo de Urabá (Caribe colombiano). Actualidades Biológicas, 37(103), 131-141.Bonire, G., & Gbenga-Ilori, A. (2021). Towards artificial intelligence-based reduction of greenhouse gas emissions in the telecommunications industry. Scientific African, 12, e00823. https://doi.org/10.1016/j. sciaf.2021.e00823Céspedes, C. (2007). Dinámica de la materia orgánica y de algunos parámetros fisicoquímicos en molisoles, en la conversión de una pradera a cultivo forestal en la región de Piedras coloradas- Algorta (Uruguay) [Tesis doctoral, Institut National Polytechnique de Toulouse] http://ethesis.inp-toulouse.fr/archive/00000680/01/ cespedes.pdfContreras, C. R., Contreras, I. R., Jaramillo, C. N., & Pérez, F. M. (2015). Validación e implementación de una metodología para la determinación de carbono orgánico total en suelos y sedimentos según ISO 14235:1998. Revista Politécnica, 11(21), 9–17. https:// revistas.elpoli.edu.co/index.php/pol/article/view/613CMNUCC - Naciones Unidas (ONU). (1992). Convención marco de las Naciones Unidas sobre el cambio climático (27 p.). http://unfccc. int/resource/docs/convkp/convsp.pdfDong, S., Zhang, J., Li, Y., Liu, S., Dong, Q., Zhou, H., Yeomans, J., Li, Yv., Li, S., & Gao, X. (2019). Effect of grassland degradation on aggregate-associated soil organic carbon of alpine grassland ecosystems in Qinghai-Tibetan plateau. European Journal of Soil Science, 71(1), 69-79. https://doi.org/10.1111/ejss.12835Fornara, D. A., Banin, L., & Crawley, M. J. (2013). Multinutrient vs. nitrogen-only effects on carbon sequestration in grassland soils. Global Change Biology, 19(12), 3848-3857. Fornara, D. A., & Tilman, D. (2012). Soil carbon sequestration in prairie grasslands increased by chronic nitrogen addition. Ecology, 93(9), 2030-2036.https:// doi.org/10.1111/gcb.12323Fornara D. A. y Tilman D. (2012). Soil carbon sequestration in prairie grasslands increased by chronic nitrogen addition. Ecology, 93(9), 2030-2036. https://doi.org/10.1890/12-0292.1Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural de Antioquia, Universidad Nacional de Colombia & Universidad de Antioquia. (2013). Fortalecimiento de la producción de la cadena láctea del distrito Norte Antioqueño (ILA) [Proyecto de investigación, Convenio No 2012AS180031]. Sistema General de Regalías.Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC). (2014). Instructivo de códigos para los levantamientos de suelos Grupo interno de trabajo de levantamientos agrológicos (90 p.). Bogotá: IGAC.Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC). (2007). Estudio general de suelos y zonificación de tierras Departamento de Antioquia (Tomos 1, 2, 3). Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia.IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). (2006). Guidelines for national greenhouse gas inventories. Chapter I, pp. 1-21. In H. S. Eggleston, L. Buendia, K. Miwa, T. Ngara, & K. Tanabe (Eds.), National Greenhouse Gas Inventories Programme. Institute for Global Environmental Strategies (IGES).Li, C., Iqbal, S., Kizil Aydemir, S., Lin, X., & Aamir Iqbal, M. (2024). Invasive weeds dynamics, plant-microbes interactions, and carbon-nitrogen cycles in Sino-Pakistan’s grasslands perspectives, pp. 1-22. In M. Aamir Iqbal (Ed.), Grasslands - Conservation and Development. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.114381Linares Rodríguez, L. (2022). Estimación de la captura y almacenamiento de carbono por los árboles de la Universidad de Antioquia en Ciudad Universitaria [Trabajo de grado, Universidad de Antioquia]. https://hdl.handle.net/10495/30121Martínez, M. C., López, L., Muries, B., Muñoz, O., & Carvajal, M. (2009). Climate change and plant water balance. The role of aquaporins, pp. 71-89. In E. Lichtfouse (Ed.), Climate Change, Intercropping, Pest Control and Beneficial Microorganisms. Sustainable Agricultural Reviews (Vol. 2). Springer. https://doi. org/10.1007/978-90-481-2716-0Medina-Sierra, M., Arismendi-Duque, J., & Cerón-Muñoz, M. (2019). Descripción de las relaciones entre parámetros químicos en suelos de fincas lecheras del norte de Antioquia, Colombia. Livestock Research for Rural Development, 31(7). https://www.lrrd. org/lrrd31/7/ceron31102.html.Medina-Sierra, M., Cerón-Muñoz, M., & Galeano-Vasco, L. (2023). Sustainability of soil chemical properties and nutrient relationships in dairy and beef cattle in Antioquia, Colombia. In O. Özçatalbaş (Ed.), Sustainable Rural Development Perspective and Global Challenges (298 p.). IntechOpen. https://doi.org/10.5772/ intechopen.104647Medina Sierra, M., Barahona Rosales, R., Velásquez Henao, A. M., Acevedo Tobón, J. F., & Cerón Muñoz, M. F. (2022). Existencias de carbono orgánico en suelos cultivados con pasto kikuyo en el norte de Antioquia. Acta Agronómica, 71(2), 119-129. https://doi. org/10.15446/acag.v71n2.97692Mota, C., Alcaraz, C., Iglesias, M., Martínez, M. C., & Carvajal, M. (2010). Investigación sobre la absorción de CO2 por los cultivos más representativos de la región de Murcia. LESSCO2, 1-41. http://www. lessco2.es/pdfs/noticias/ponencia_cisc_espanol.pdfOrdoñez-Vargas, W., Posada-Ochoa, S., & Rosero-Noguera, R. (2023). Emisiones de gases de efecto invernadero por aplicación de excrementos bovinos al suelo. Información tecnológica, 34(1), 101- 116. https://doi.org/10.4067/S0718-07642023000100101Ortega, M., Cerón-Muñoz, M., Galeano-Vasco, L., & Medina-Sierra, M. (2023a). Use of machine learning models for prediction of organic carbon and nitrogen in soil from hyperspectral imagery in laboratory. Journal of Spectroscopy, 2023(1), 1-8. Journal of Spectroscopy, 2023(1), 1-8. https://doi.org/10.1155/2023/4389885Ortega, M., Medina-Sierra, M., & Cerón-Muñoz, M. F. (2023b). Espectroscopía de infrarrojo cercano para la determinación de materia orgánica y nitrógeno total del suelo. Ciencia en Desarrollo, 14(1), 111-118. https://doi.org/10.19053/01217488.v14.n1.2023.13942Pérez Atehortúa, M., Medina Aguirre, M. F., Hurtado Granada, A., Arboleda Zapata, E. M., & Medina Sierra, M. (2019). Reservas de carbono del pasto Cenchrus clandestinus (Poaceae) en los sistemas de manejo tradicional y silvopastoril, en diferentes relieves. Revista de Biología Tropical, 67(4), 769-783.Ramesh, T., Bolan, N., Kirkham, M., Wijesekara, H., Kanchikerimath, M., Rao, C., Sandeep, S., Rinklebe, J., Ok, Y., Choudhury, B., Wang, H., Tang, C., Wang, X., Song, Z., & Freeman II, O. (2019). Soil organic carbon dynamics: Impact of land use changes and management practices: A review. Advances in Agronomy, 156(1), 1-107. https://doi.org/10.1016/bs.agron.2019.02.001Ramos, C., Ramos, I., Naranjo, C., & Molina, F. (2015). Validación e implementación de una metodología para la determinación de carbono orgánico total en suelos y sedimentos según ISO 14235:1998. Revista Politécnica, 11(21), 9-17.Yepes-Quintero, A., Duque Montoya, A., Navarrete Encinales, D., Phillips Bernal, J., Cabrera Montenegro, E., Corrales Osorio, A., Álvarez Dávila, E., Galindo García, G., Idárraga, A., & Vargas Galvis, D. (2011). Estimación de las reservas y pérdidas de carbono por deforestación en los bosques del departamento de Antioquia, Colombia. Actualidades Biológicas, 33(95), 193-208.Wang, S., Zhuang, Q., Zhou, M., Jin, X., Yu, N., & Yuan, T. (2023). Temporal and spatial changes in soil organic carbon and soil inorganic carbon stocks in the semi-arid area of northeast China. Ecological Indicators, 146. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109776Adimalla, N., Qian, H., & Wang, H. (2019). Assessment of heavy metal (HM) contamination in agricultural soil lands in northern Telangana, India: An approach of spatial distribution and multivariate statistical analysis. Environmental Monitoring and Assessment, 191(4).https:// doi.org/10.1007/s10661-019-7408-1Almenara, J., González, J. L., García, C., & Peña, P. (1998). ¿Qué es el análisis de componentes principales? Jano, (1268), 58–60.Aulestia-Guerrero, E. M., & Capa-Mora, E. D. (2020). Una mirada hacia la inseguridad alimentaria sudamericana. Ciência & Saúde Coletiva, 25(7), 2507–2517 https://doi.org/10.1590/1413-81232020257.27622018Ayala, A., Sangerman-Jarqun, Schwentesius, R., Almaguer, G., & Jolalpa, L. (2011). Determinación de la competitividad del sector agropecuario en México, 1980-2009. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 2, 501–514.Bandara, A. Y., Weerasooriya, D. K., Bradley, C. A., Allen, T. W., & Esker, P. D. (2020). Dissecting the economic impact of soybean diseases in the United States over two decades. PLoS ONE, 15(4). https:// doi.org/10.1371/journal.pone.0231141Cai, L.-M., Wang, Q.-S., Wen, H.-H., Luo, J., & Wang, S. (2019). Heavy metals in agricultural soils from a typical township in Guangdong Province, China: Occurrences and spatial distribution. Ecotoxicology and Environmental Safety, 168. https://doi. org/10.1016/j.ecoenv.2018.10.092CGG, & SAGARPA. (2010). La Producción de Carnes en México. Claridades Agropecuarias, (207).Chen T., Feng Z., Zhao H., Wu K. (2020). Identification of ecosystem service bundles and driving factors in Beijing and its surrounding areas. Science of the Total Environment, 71. https://doi.org/10.1016/j. scitotenv.2019.134687CONAPO. (2009). Informe de ejecución del Programa de Acción de la Conferencia Internacional sobre la Población y el Desarrollo 1994-2009: Capítulo II Crecimiento y estructura de la población.CONEVAL. (2012). Construcción de las líneas de bienestar: Documento metodológico (74).Cruz, M., & Polanco, M. (2014). El sector primario y el estancamiento económico en México. Problemas del Desarrollo, 45(178), 9–33. https://doi.org/10.1016/s0301-7036(14)70874-0Dixon, J., Gulliver, A., & Gibbon, D. (2001). Sistemas de producción agropecuaria y pobreza. FAO y Banco Mundial.Dong, B., Zhang, R., Gan, Y., Cai, L., Freidenreich, A., Wang, K., Guo, T., & Wang, H. (2019). Multiple methods for the identification of heavy metal sources in cropland soils from a resource-based region. Science of the Total Environment, 651. https://doi.org/10.1016/j. scitotenv.2018.10.130Friedrich, T. (2014). La seguridad alimentaria: Retos actuales. Revista Cubana de Ciencia Agrícola, 4(48), 1–61.Galván-Vera, A. (2022). Productividad agrícola en México y sus determinantes: Perspectivas del gasto público. Rivar, 9(27), 233– 249. https://doi.org/10.35588/rivar.v9i27.5675García-Winder, M. (2011). La ganadería en México: Su contribución a la seguridad alimentaria.Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1999). Análisis multivariante. Prentice Hall.Huerta-Sanabria, S., Arana-Coronado, O. A., Sagarnaga-Villegas, L. M., Matus-Gardea, J. A., & Brambila-Paz, J. J. (2018). Impacto del ingreso y carencias sociales sobre el consumo de carne en México. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 9(6) https://www.scielo.org.mx/pdf/remexca/v9n6/2007-0934- remexca-9-06-1245.pdf.IICA. (2021). La importancia de la producción pecuaria y la proteína animal: La perspectiva del hemisferio occidental. Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura.INEGI. (2015). Banco de información económica.Jin, G., Fang, W., Shafi, M., Wu, D., Li, Y., Zhong, B., Ma, J., & Liu, D. (2019). Source apportionment of heavy metals in farmland soil with application of APCS-MLR model: A pilot study for restoration of farmland in Shaoxing City Zhejiang, China. Ecotoxicology and Environmental Safety, 184. https://doi.org/10.1016/j. ecoenv.2019.109495McMahon, M. A., & Valdés, A. (2011). Análisis del extensionismo agrícola en México.Mundial, C. D. S. A. (2013). Marco estratégico Mundial para la seguridad alimentaria y la nutrición (MEM). In El período de sesiones anual del CSA (2nd ed.). Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). http://www. fao. org/docrep/ meeting/026/ME498s. pdf.Díaz, T. (2014). Contribución de la producción pecuaria a la seguridad alimentaria y nutricional y a la reducción de la pobreza en América Latina y el Caribe. Revista Cubana de Ciencia Agrícola, 3–5.Muñoz-Astudillo, M. N., Martínez, J. W., & Quintero, A. R. (2010). Validación de la escala latinoamericana y caribeña de seguridad alimentaria en gestantes adolescentes. Revista de Salud Pública, 12(2), 173–183. http://doi.org/10.1590/S0124-00642010000200001Mutiz, H. (2003). Qué tienen de común ciertas técnicas estadísticas multivariadas conocidas. Revista de Ingeniería, 1(18), 127–134. https://ojsrevistaing.uniandes.edu.co/ojs/index.php/revista/article/ view/487Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). (2006). Informe de políticas: Seguridad alimentaria. Actividad Diet (Vol. 13). http://doi.org/10.1016/S1138- 0322(09)73425-XRezaei, A., Hassani, H., Hassani, S., Jabbari, N., Fard Mousavi, S. B., & Rezaei, S. (2019). Evaluation of groundwater quality and heavy metal pollution indices in Bazman basin, southeastern Iran. Groundwater for Sustainable Development, 9. https://doi. org/10.1016/j.gsd.2019.100245Restrepo, F. (2022). De MANOVA a NPMANOVA. Editorial Biogénesis. https://revistas.udea.edu.co/index.php/biogenesis/article/ view/352219Restrepo, L. F., Posada, S. L., & Noguera, R. R. (2012). Aplicación del análisis por componentes principales en la evaluación de tres variedades de pasto. Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias, 25, 258–266.Ríos-Flores, J. A., & Castillo-Arce, M. L. (2015). La competitividad de la carne fresca de res mexicana en el mercado estadounidense. Estudios Fronterizos, Nueva época, 16(32), 221–245.Rivera, A. R., Ortiz, R., Araújo, L. A., & Amílcar, J. (2014). México y la autosuficiencia alimentaria (sexenio 2006 -2012). Revista, 15, 33–49.SAGARPA. (2012). Programa Nacional Pecuario 2007-2012.Sah, R. P., Chakraborty, M., Prasad, K., Pandit, M., Tudu, V. K., Chakravarty, M. K., Narayan, S. C., Rana, M., & Moharana, D. (2020). Impact of water deficit stress in maize: Phenology and yield components. Scientific Reports, 10(1). https://doi.org/10.1038/s41598-020-59689-7Salazar, L., Aramburu, J., González, M., & Winters, P. (2015). Food security and productivity: Impacts of technology adoption in small subsistence farmers in Bolivia. Inter-American Development Bank.Sánchez, J. (2014). La política agrícola en México, impactos y retos. Revista Mexicana de Agronegocios. (ISSN 1405–9282).Stockburger, D. W. (2018). Multivariate analysis of variance. In The SAGE encyclopedia of educational research, measurement, and evaluation. SAGE Publications, Inc. http://dx.doi.org/10.4135/9781506326139.n456Subba Rao, N., Sunitha, B., Adimalla, N., & Chaudhary, M. (2020). Quality criteria for groundwater use from a rural part of Wanaparthy District, Telangana State, India, through ionic spatial distribution (ISD), entropy water quality index (EWQI) and principal component analysis (PCA). Environmental Geochemistry and Health, 42(2). https://doi.org/10.1007/s10653-019-00393-5Sun, L., Guo, D., Liu, K., Meng, H., Zheng, Y., Yuan, F., & Zhu, G. (2019). Levels, sources, and spatial distribution of heavy metals in soils from a typical coal industrial city of Tangshan, China. Catena, 175. https://doi.org/10.1016/j.catena.2018.12.014Urquía, N. F. (2014). La seguridad alimentaria en México. Salud Pública de México, 56(1), 92–99.Varol, M. (2020). Use of water quality index and multivariate statistical methods for the evaluation of water quality of a stream affected by multiple stressors: A case study. Environmental Pollution, 266. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2020.115417Wang, Y., Guo, G., Zhang, D., & Lei, M. (2021). An integrated method for source apportionment of heavy metal (loid)s in agricultural soils and model uncertainty analysis. Environmental Pollution, 276. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2021.116666Wang, M., Chen, S., Chen, L., & Wang, D. (2019). Responses of soil microbial communities and their network interactions to saline- alkaline stress in Cd-contaminated soils. Environmental Pollution, 252. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2019.06.082Wang, S., Heisey, P., Schimmelpfennig, D., & Ball, E. (2015). Agricultural productivity growth in the United States: Measurement, trends, and drivers. U.S. Department of Agriculture, Economic Research Service, 189, 32–37.Xiao, H., Shahab, A., Xi, B., Chang, Q., You, S., Li, J., Sun, X., Huang, H., & Li, X. (2021). Heavy metal pollution, ecological risk, spatial distribution, and source identification in sediments of the Lijiang River, China. Environmental Pollution, 269. https://doi.org/10.1016/j. envpol.2020.116189Zeng, J., Han, G., & Yang, K. (2020). Assessment and sources of heavy metals in suspended particulate matter in a tropical catchment, northeast Thailand. Journal of Cleaner Production, 265. https:// doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121898Zeraatpisheh, M., Bakhshandeh, E., Hosseini, M., & Alavi, S. M. (2020). Assessing the effects of deforestation and intensive agriculture on the soil quality through digital soil mapping. Geoderma, 363. https:// doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.114139. https://doi.org/10.1016/j. geoderma.2019.114139630 - Agricultura y tecnologías relacionadasAgricultura sostenibleSistemas agrícolasSociología rural - Investigaciones4. Ciencias AgrícolasAgricultura alternativaSistema de cultivoSociología ruralAgricultura sostenibleODS 15: Vida de ecosistemas terrestres. Proteger, restablecer y promover el uso sostenible de los ecosistemas terrestres, gestionar sosteniblemente los bosques, luchar contra la desertificación, detener e invertir la degradación de las tierras y detener la pérdida de biodiversidadExperiencias de innovación en la investigación universitaria: uso de tecnologías emergentes para el agro y la ganaderíaInnovative experiences in university research: use of emerging technologies for agriculture and livestock farmingLibroinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2f33Textinfo:eu-repo/semantics/bookPereira, Risaralda, ColombiaComunidad académica y científica, Estudiantes, Docentes, InvestigadoresPublicationORIGINALExperiencias de innovación en la investigación universitaria- uso de tecnologías emergentes para el agro y la ganadería (3) (1).pdfExperiencias de innovación en la investigación universitaria- uso de tecnologías emergentes para el agro y la ganadería (3) (1).pdfapplication/pdf21155938https://repositorio.utp.edu.co/bitstreams/55464b27-0274-4c97-8c58-2b15dbdbc296/download02c1c63fdb5aba49997d4136259868e5MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-815543https://repositorio.utp.edu.co/bitstreams/313052ce-b2a0-4f5e-bd43-f2116890f82d/download73a5432e0b76442b22b026844140d683MD52THUMBNAILImagen1.pngimage/png728299https://repositorio.utp.edu.co/bitstreams/61a7e184-74c8-4bb9-83dc-7e8ad0f92723/download76c11b80a2c4f3dad20b8ac4e5e44e71MD53Experiencias de innovación en la investigación universitaria- uso de tecnologías emergentes para el agro y la ganadería (3) (1).pdf.jpgExperiencias de innovación en la investigación universitaria- uso de tecnologías emergentes para el agro y la ganadería (3) (1).pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8108https://repositorio.utp.edu.co/bitstreams/ed388056-780c-454a-8f06-32b128cadb9b/downloadfcdcca495d7df899b70c11d3377f2f58MD55TEXTExperiencias de innovación en la investigación universitaria- uso de tecnologías emergentes para el agro y la ganadería (3) (1).pdf.txtExperiencias de innovación en la investigación universitaria- uso de tecnologías emergentes para el agro y la ganadería (3) (1).pdf.txtExtracted texttext/plain101774https://repositorio.utp.edu.co/bitstreams/c3a27987-583e-44ae-8f15-3ac54fad8baa/downloaddad77e95a5a44fe4d75bb859280a099fMD5411059/16385oai:repositorio.utp.edu.co:11059/163852025-10-07 13:56:15.249https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 de la Ley 23 de 1982. En concordancia suscribo (suscribimos) este documento en el momento mismo que hago (hacemos) entrega de mi (nuestra) OBRA a la Biblioteca “Jorge Roa Martínez” de la Universidad Tecnológica de Pereira. Manifiesto (manifestamos) que la OBRA objeto de la presente autorizaciónopen.accesshttps://repositorio.utp.edu.coRepositorio de la Universidad Tecnológica de 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