Modelo explicativo para estimar el área mínima cultivada en monocultivo de café, que permita alcanzar el Living Income
Explanatory Model for the Estimation of the Minimum Monoculture Planted Area for Coffee that would allow reaching a Living Income Explanatory model for estimating the minimal area of monoculture coffee plantations needed to generate a living Income
Cómo citar
Descargar cita

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Mostrar biografía de los autores
El objetivo de esta investigación se basa en la construcción de un modelo explicativo para determinar el área mínima a cultivar en café, para alcanzar el Living Income en fincas cafeteras de tipo monocultivo.
En el escenario de la producción sostenible de café, se evalúa el ingreso neto anual de una familia en función del logro de un nivel de vida decente para todos sus miembros, la métrica que hace esto posible es el Living Income; desafortunadamente en el segmento de pequeños caficultores existe una amplia brecha entre el ingreso neto real y el Living Income, que es un fenómeno multidimensional afectado por factores exógenos o de difícil control como el área cultivada en café y su precio de venta y variables derivadas de su modelo productivo como la productividad, los costos, y la producción de alimentos en su finca.
Por tratarse de un fenómeno multifactorial, se aplicaron algoritmos de minería de datos (árbol de decisión y random forest) para clasificar las fincas que cerrarían la brecha entre el ingreso neto y el Living Income. Las iteraciones de los modelos se hicieron sobre un dataset que recopila información histórica de costos de producción, ingresos y áreas cultivadas, de fincas localizadas en cuatro departamentos de Colombia: Caldas, Cauca, Huila y Nariño.
Se concluyó que las variables que explican la brecha en un sistema de monocultivo de café son: área cultivada en café, productividad y precio de venta.
Visitas del artículo 289 | Visitas PDF 183
Descargas
- Ait Issad, H., Aoudjit, R., y Rodrigues, J. J. P. C. (2019). A comprehensive review of Data Mining techniques in smart agriculture. In Engineering in Agriculture, Environment and Food (Vol. 12, Issue 4, pp. 511–525). Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.eaef.2019.11.003
- Anker, R., y Anker, M. (2017). Living Wages Around the World. In Living Wages Around the World. https://doi.org/10.4337/9781786431462
- Araque, H. (2015). Variables Tecnológicas que Determinan la Productividad de las Fincas Cafeteras del Departamento de Caldas. http://bdigital.unal.edu.co/49567/
- Aristizábal, C., y Duque, H. (2008). Identificación de los patrones de ingreso en fincas de economía campesina de la zona cafetera central de Colombia. Cenicafé, 59(4), 321–342. http://biblioteca.cenicafe.org/bitstream/10778/219/1/arc059%2804%29321-342.pdf
- Brounen, J., De Groot, A., Isaza, C., y Van Keeken, R. (2019). The true price of climate-smart coffee- Quantifying the potential impact of Climate-Smart Agriculture for Colombian coffee. https://www.solidaridadnetwork.org/wpcontent/uploads/migratedfiles/publications/TP%20CSA%20Coffee%20COL.pdf
- Cancino, S., Cancino, G., y Quevedo, E. (2018). Explanatory model of the economic profitability of peach crop in the province of pamplona, colombia. Económicas Cuc, 39(2), 63–76. https://doi.org/10.17981/econcuc.39.2.2018.04
- Cano, C. G., Vallejo, C., Caicedo, E., Amador, J. S., y Tique, E. Y. (2012). El mercado mundial del café y su impacto en Colombia. Borradores de Economía; No. 710. http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/5733
- Cazacu, M., y Titan, E. (2021). Adapting CRISP-DM for social sciences. BRAIN. Broad Research in Artificial Intelligence and Neuroscience, 11(2Sup1), 99-106. https://www.researchgate.net/publication/344732208_Adapting_CRISP-DM_for_Social_Sciences
- Centro de comercio internacional. (2011). Guía del Exportador de Café. In Guía del Exportador de Café. https://doi.org/10.18356/8f83c5c4-es
- DANE. (2021). Índice de precios al consumidor. In Boletín estadístico (Vol. 258). https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/precios-y-costos/indice-deprecios-al-consumidor-ipc/ipc-historico
- DeVries, Z., Locke, E., Hoda, M., Moravek, D., Phan, K., Stratton, A., Kingwell, S., Wai, E. K., y Phan, P. (2021). Using a national surgical database to predict complications following posterior lumbar surgery and comparing the area under the curve and F1-score for the assessment of prognostic capability. Spine Journal, 0(0).https://doi.org/10.1016/j.spinee.2021.02.007
- Duque, H. (2004). Como reducir los costos de producción en la finca cafetera (p. 103), Federación Nacional de Cafeteros - Cenicafé. https://www.cenicafe.org/es/publications/Como_reducir_los_costos_de_producción_en_la_finca_cafetera.pdf
- Fairtrade International. (2021). Fairtrade Living Income Reference Prices for Coffee from Colombia. https://www.fairtrade.net/news/decent-coffee-prices-to-stay
- Federación Nacional de Cafeteros. (2017). FNC en Cifras. https://federaciondecafeteros.org/static/files/FNCCIFRAS2017.pdf
- Federación Nacional de Cafeteros. (2020a). Colombia Cafetera - Federación Nacional de Cafeteros. https://federaciondecafeteros.org/servicios-al-caficultor/colombia-cafetera/
- Federación Nacional de Cafeteros. (2020b). Economía Cafetera. Ensayos SobreEconomía Cafetera, 2(6), 553–559. https://federaciondecafeteros.org/app/uploads/2019/12/Economía-cafetera-No.-32-Final-mayo-2020.pdf
- Flores, J., y Miranda Edwin. (2017). Factores que influyen en la rentabilidad económica de la producción del cultivo de camu camu en la selva peruana. Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951–952. https://doi.org/10.26495/rtzh179.121610
- García, J., y Ramírez, J. (2002). Sostenibilidad económica de las pequeñas explotaciones. In Ensayos sobre economía cafetera 15(18):73-89. 2002. http://biblioteca.cenicafe.org/handle/10778/762
- García S., O. L. (2009). Nociones de Costeo ABC. In Administración Financiera: Fundamentos y Aplicaciones. https://www.academia.edu/10712342/Capítulo_Complementario_3_NOCIONES_DE_COSTEO_ABC
- González Ferrer, V. (2011). Curvas receiver–operating characteristic y matrices de confusión en la elaboración de escalas diagnósticas. RevistaeSalud.com, 7(26).https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4201589
- Heredia Gutiérrez, C. D. (2008). Metodología para implantar un sistema de costeo ABC a la industria de la confección. Dictamen Libre, 7, julio-diciembre, 10–30. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5786249
- Hira, S., y Deshpande, P. S. (2015). Data Analysis using Multidimensional Modeling, Statistical Analysis and Data Mining on Agriculture Parameters. Procedia Computer Science, 54, 431–439. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.06.050
- ICO - International Coffee Organization. (2020). Impact of covid-19 on the global coffee sector: the demand side. American Health & Drug Benefits, 13(3), 1–9. https://www.ico.org/documents/cy2019-20/coffee-break-series-1e.pdf
- Liu, S., Cossell, S., Tang, J., Dunn, G., y Whitty, M. (2017, May 1). A computer vision system for early stage grape yield estimation based on shoot detection. Computers and Electronics in Agriculture, 137, 88–101. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.03.013
- Londoño, J. (2019). Costos de producción de café 2019 Colombia. https://solidaridadlatam.org/wp-content/uploads/attachments/200607_informecostos_2019.pdf
- Londoño, J. (2020). Costos de producción de café 2020 - Colombia. https://solidaridadlatam.org/wp-content/uploads/2022/02/200607-informeCostos_2020.pdf
- Lykke, P. , Andersen, E., Anker, R., y Anker, M. (2020). Informe sobre el salario vital Costa caribeña de Colombia Contexto: Sector bananero Mayo 2018 (incluye actualización hasta enero 2020) Preparado para: The Global Living Wage Coalition. https://www.globallivingwage.org/wp-content/uploads/2020/06/LW-Report_Colombia_2019_es.pdf
- Moro, S., Laureano, R. M. S., y Cortez, P. (2011). Using data mining for bank direct marketing: An application of the CRISP-DM methodology. ESM 2011 - 2011 European Simulation and Modelling Conference: Modelling and Simulation 2011, 117–121.https://core.ac.uk/download/pdf/55616194.pdf
- Nadali, A., Kakhky, E. N., y Nosratabadi, H. E. (2011). Evaluating the success level of data mining projects based on CRISP-DM methodology by a Fuzzy expert system. ICECT 2011 - 2011 3rd International Conference on Electronics Computer Technology, 6(January 2016), 161–165. https://doi.org/10.1109/ICECTECH.2011.5942073
- Nargesian, F., Samulowitz, H., Khurana, U., Khalil, E. B., y Turaga, D. (2017). Learning feature engineering for classification. IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2529–2535. https://doi.org/10.24963/ijcai.2017/352
- Ospina, O., Duque, O., Farfán V. (2003) Análisis económico de la producción de fincas cafeteras convencionales y orgánicas en transición, en el departamento de caldas.Cenicafé, 54(3), 197-207, https://www.cenicafe.org/es/publications/arc054%2803%29197-207.pdf
- Panhuysen, S. and Pierrot, J. (2021). Coffee Barometer 2020. https://coffeebarometer.org/
- Perdomo, J. A., Huet, D., y Mendieta, J. C. (2007). Factores que afectan la eficiencia técnica y asignativa en el sector cafetero colombiano: una aplicación con análisis envolvente de datos. Revista Desarrollo y Sociedad, 60, 1–45. https://doi.org/10.13043/dys.60.1
- Toorop, R., Ruiz, A., Maanen, E., Brounen, J., Casanova, L., Garcia, R. (2017). The true price of climate smart coffee - quantifying the potential impact of climate-smart agriculture for Mexican coffee. https://sustainablefoodlab.org/wp-content/uploads/2018/04/The-True-Price-Of-ClimateSmart-Coffee-Solidaridad.pdf
- Saarela, M., y Jauhiainen, S. (2021). Comparison of feature importance measures as explanations for classification models. SN Applied Sciences, 3(2), 1–12. https://doi.org/10.1007/s42452-021-04148-9
- Schröer, C., Kruse, F., y Gómez, J. M. (2021). A systematic literature review on applying CRISP-DM process model. Procedia Computer Science, 181, 526-534. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050921002416
- Shin, J. S., Lee, W. S., y Ehsani, R. (2012). Postharvest citrus mass and size estimation using a logistic classification model and a watershed algorithm. Biosystems Engineering, 113(1), 42–53. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2012.06.005
- Steiner, R., Salazar, N., y Becerra, A. (2015). La politica de precios del cafe en Colombia. http://hdl.handle.net/11445/3166
- Surya, P., y Aroquiaraj, I. L. (2018). Crop yield prediction in agriculture using data mining predictive analytic techniques. International Journal of Research and Analytical Reviews, 5(4), 783-787. https://ijrar.org/papers/IJRAR1905206.pdf
- Task force for coffee Livng Income. (2020). Strategy handbook: A Fact-Based Exploration of the Living and Pricing Strategies that Close the Gap. In IDH - the Sustainable Trade Initiative. https://www.idhsustainabletrade.com/uploaded/2020/02/TCLI_FR_3.2_Lres_singlepages5-full-report.pdf
- The Living Income community of practices. (2020). Living Income | livingincome. https://www.living-income.com/
- Veldhuyzen, C. (2020). Fairtrade Living Income Progress Report. https://files.fairtrade.net/2019_RevisedExplanatoryNote_FairtradeLivingIncomeReferencePriceCocoa.pdf
- Waarts, Y. R., Janssen, V., Ingram, V. J., Slingerland, M. A., van Rijn, F. C., Beekman, G., y van Vugt, S. M. (2019). A living income for smallholder commodity farmers and protected forests and biodiversity: how can the private and public sectors contribute?: White Paper on sustainable commodity production (No. 2019-122). Wageningen Economic Research. https://library.wur.nl/WebQuery/wurpubs/556298
- Yang, C. C., Prasher, S. O., Enright, P., Madramootoo, C., Burgess, M., Goel, P. K., y Callum, I. (2003). Application of decision tree technology for image classification using remote sensing data. Agricultural Systems, 76(3), 1101–1117. https://doi.org/10.1016/S0308-521X(02)00051-3