Evidencias
89 resultados
La IA está transformando la fabricación y aplicación de fertilizantes nitrogenados en EE. UU., mediante análisis de suelo, clima y comportamiento de cultivos para estrategias precisas de nutrición.
Precedence Research (2026)
Precedence Research. (2026, February 19). U.S. Nitrogenous Fertilizer Market Size, Share and Trends 2026 to 2035. https://www.precedenceresearch.com/us-nitrogenous-fertilizer-market
44% de incremento en el valor de producción de cuyes entre productores beneficiarios de la iniciativa AGROIDEAS (MIDAGRI, 2024).
MIDAGRI, 2024
92% de incremento en el rendimiento del café por hectárea entre productores beneficiarios del programa AGROIDEAS (MIDAGRI, 2024).
http://hdl.handle.net/20.500.13036/2041
61% de aumento en el valor de la producción de café en hogares que recibieron el incentivo de AGROIDEAS (MIDAGRI, 2024).
MIDAGRI, 2024
31% de aumento en los ingresos por cuenta propia en hogares con mayor tiempo de participación en el programa AGROIDEAS (MIDAGRI, 2024).
MIDAGRI, 2024
El estudio evalúa el impacto de asociar maíz con frijol nativo en el crecimiento morfológico, rendimiento y composición nutricional del forraje destinado al ensilaje en la Amazonía peruana. Se comparan tratamientos entre monocultivo de maíz y asociaciones con frijol, además de diferentes estados fenológicos (R2, R4 y R5). Los resultados evidencian mejoras en proteína, fibra y parámetros productivos del forraje cuando se emplea la asociación, especialmente en estado R4 (Alcoser et al., 2025).
Alcoser Orbe, Y. B., Fernández Teneda, Y. A., Lazo Chávez, J. M., Aquino Chujutalli, D. A., Díaz Chuquizuta, H., Vallejos Torres, G. J., & De la Cruz, A. (2025)
Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA)
8,9% de las 497 iniciativas de articulación productiva (IAP) (20 países, 2023–2025) prioriza la innovación en productos o procesos como foco estratégico, según el informe (CEPAL, 2025).
8,9% de las 497 iniciativas de articulación productiva (IAP) (20 países, 2023–2025) prioriza la innovación en productos o procesos como foco estratégico, según el informe (CEPAL, 2025).
Estudio en 159 vacas lecheras mestizas Gyr bajo condiciones tropicales del Perú que compara dos protocolos de sincronización de estros (PC9 convencional vs J-Synch6 prolongado) para FTAI y evalúa su relación con el estrés térmico (THI) en siete fases críticas del programa. Ambos protocolos mostraron tasas similares de estro y preñez, pero J-Synch6 produjo folículos preovulatorios más grandes y su manifestación de estro fue más sensible a las horas sin estrés térmico (THI < 72) y a picos de estrés (THI ≥ 83) en la fase de crecimiento folicular (Vásquez et al., 2025).
Vásquez-Tarrillo, R. W.; Hernández-Guevara, J. E.; Depaz-Hizo, B. A.; Ampuero-Trigoso, G.; Poclín-Rojas, A. Y.; Rojas-Reategui, M.; Segura Portocarrero, G. T.; Juarez-Moreno, J. D.; Quispe-Ccasa, H. A. (2025)
Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA)
El estudio caracteriza fenotípicamente 74 accesiones silvestres de Myrciaria dubia (camu camu) del banco de germoplasma ex situ del INIA para identificar variabilidad relevante para programas de mejoramiento genético, conservación y uso sostenible. Se evaluaron características morfológicas, físicas y de calidad del fruto, revelando amplia diversidad que puede ser aprovechada para selección de genotipos con mayor rendimiento y calidad (Correa et al., 2025).
Imán Correa, S. A., Samanamud Curto, A. F., Ramírez, J. F., Cobos, M., & Castro, J. C. (2025).
Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA)
El estudio realiza una revisión de alcance sobre el uso de modelos predictivos para fortalecer la seguridad alimentaria en América Latina, con énfasis en el caso colombiano. Analiza 65 investigaciones publicadas entre 2014 y 2024, que aplican algoritmos como Bosques Aleatorios y Redes Neuronales para anticipar rendimientos agrícolas, gestionar riesgos climáticos y optimizar recursos. Los resultados evidencian que las variables agrícolas, climáticas y tecnológicas predominan, mientras que las dimensiones socioeconómicas y nutricionales están subrepresentadas. El artículo resalta la necesidad de integrar datos multidimensionales para desarrollar modelos más robustos que fortalezcan la resiliencia y sostenibilidad de los sistemas alimentarios en la región.
Universidad de Santander: Bucaramanga, Santander, Colombia.
Universidad El Bosque: Bogotá, Bogota D.C., Colombia.
Universidad Tecnológica de Pereira: Pereira, Colombia.
Trejos-Suárez, J., Pardo, L. V. C., Tabares, J. E., Garzón, S., Bryon, A., & Alarcón, Z. (2025). Modelos predictivos para la seguridad alimentaria en América Latina: Una revisión de alcance. Archivos Latinoamericanos de Nutrición, 75(2), 129-142.
