Causas del desarrollo insostenible.
Los pequeños productores de muchas áreas rurales y sub-urbanas de América Latina, se ven atrapados en un círculo vicioso de insostenibilidad. Aquellos que producen para el mercado, han experimentado la disminución de los precios de los productos agrícolas y el incremento del costo de los insumos agropecuarios, provocando una gran disminución en los ingresos familiares a lo largo de las últimas dos décadas. La típica respuesta de los productores, ha sido incrementar la intensidad de la producción a través del incremento del uso de insumos, del aumento del peso relativo de los cultivos comerciales y utilizando partes marginales de sus establecimientos. Esta intensificación provocó aumentos sustanciales de mano de obra y de capital y aumentaron la presión en los suelos y en las fuentes de agua: consecuentemente la erosión de tierras arables, la desertificación de las áreas sobre pastoreadas, los cada vez más escasos niveles de materia orgánica del suelo, altos niveles de enfermedades del suelo, contaminación del agua por nutrientes y pesticidas, se han transformado en eventos comunes en Latinoamérica. Estas limitantes ecológicas frecuentemente llevan a niveles de rendimiento decepcionantes incentivando a los productores a aumentar aún más la intensidad de la producción, al extremo de poner en peligro sus medios sustento, tanto por el deterioro ecológico, como por el proceso de endeudamiento. Tales formas de intensificación agrícolas, tienen consecuencias más allá de la escala predial, ya que la erosión de suelos, la disminución de la fertilidad de los suelos y la deforestación, afectan la calidad de los recursos naturales en regiones enteras. Las poblaciones rurales, en busca de recursos escasos de ingresos extra-prediales, termina en las ciudades provocando desequilibrios sociales. Una de las razones principales de esta cascada de desarrollos negativos es que la adaptación de los productores a las condiciones cambiantes es mayormente incremental, orientada al corto plazo y raramente involucra un re-diseño estratégico integral de sus estrategias de sustento rural. Como resultado, los medios de sustento se ven estancados en caminos de desarrollo insostenibles.
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Diversificación de sistemas y pensamiento sistémico para la co-innovación.
Caminos alternativos de desarrollo son posibles cuando las mejoras socio-económicas se combinan con un uso mejorado de los recursos naturales [1]. Muchos de esos caminos alternativos concuerdan en que la diversificación socio-económica y agroecológica de los medios de sustento son líneas importantes para mejorar el ingreso y el uso de los recursos [2, 3]. La diversificación económica implica, la elección de mercados, la transformación de productos, la distribución de canales y de las fuentes extraprediales de ingresos. La diversificación agroecológica hace referencia al balance entre cultivos y la producción ganadera, el tipo de cultivos y animales y las tecnologías con las cuales son producidos. Las decisiones sobre diversificación de los actores rurales, interactúan con la disponibilidad de recursos físicos y humanos del predio familiar y con el ambiente socio-económico y político. Juntos, estos componentes, sus interacciones y las retroalimentaciones entre ellos, constituyen un complejo ecosistema donde varios actores rurales intervienen con sus propios objetivos y prioridades. El pensamiento sistémico aporta un medio para estructurar estos componentes y sus interacciones y evalúa las consecuencias de los cambios en el manejo de los sistemas. Lo último es importante para revelar conflictos entre alternativas y aportar directivas para caminos de desarrollo alternativos promisorios.
Las opciones de diversificación de los medios de sustento, tanto desde el punto de vista económico como agro-ecológico, no vienen como paquetes de tecnología validada, esperando ser adoptadas por los productores. Las soluciones a problemas complejos, necesitan ser construidas in situ en los predios de los productores y en sus comunidades. Los productores y otros actores locales siempre han inventado y experimentado utilizando los materiales y conceptos que tenían a mano. Sin embargo, los productores cada vez más se han confrontado con situaciones para las cuales la experiencia les aporta poca guía. Aquí, los investigadores pueden jugar un rol apoyando el fortalecimiento de las capacidades de aprendizaje de los actores locales, para que estos puedan tomar decisiones más informadas para adaptar el manejo de sus recursos a las nuevas condiciones. En tales procesos, los investigadores por sí mismos, aprenden a través del análisis de los muchos experimentos que las prácticas prediales representan y por someter a sus enfoques al escrutinio cercano de los actores locales. Este proceso de aprendizaje colectivo sobre desarrollo sostenible es lo que llamamos co-innovación. Además de los productores, organizaciones de productores e investigadores, involucra también a actores tales como agentes de extensión, sector privado y hacedores de políticas.
En la literatura, se pueden encontrar un número sustancial de ejemplos de colaboración de científicos y encargados de recursos naturales (usualmente productores rurales) [ver por ejemplo revisión en 4, 5, 6]. Normalmente estos ejemplos tratan con unos pocos componentes del sistema – manejo integrado de plagas, manejo integrado de cultivos- en una forma muy cualitativa. En muchos otros casos [7, 8, 9], las herramientas cuantitativas e integradoras han hecho contribuciones esenciales al proceso de aprendizaje en curso. Tales casos, sin embargo, son aún raros y, por lo tanto, nuestro entendimiento de cómo los enfoques cuantitativos afectan el aprendizaje y cómo las herramientas cuanti y cualitativas juntas pueden contribuir a este proceso aún está en su infancia.
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Integración de información fragmentada.
A lo largo de la pasada década, el uso del suelo agrícola en ambientes áridos y semi-áridos, ha sido un tema de las actividades de investigación en las universidades y en los institutos nacionales e internacionales en toda Latino América. En años más recientes, se generó una cantidad sustanciosa de información experimental sobre las relaciones entre el manejo a nivel de campo y la producción de piensos y alimentos, complementada con informaciones referidas a las relaciones entre el manejo y uso de los recursos naturales y agrícolas, en particular aquellos relacionados a la erosión del suelo [ej.. 10]. Un problema muy importante que permanece es movilizar e integrar estas piezas fragmentarias esenciales de información, para el beneficio de la innovación en el sustento de los predios, en el contexto de varias variables fuerza de insostenibilidad. Esta falta de integración compromete la calidad e impacto (aplicabilidad) de los resultados de la investigación.
En los últimos diez a quince años, una nueva categoría de modelos que utilizan el enfoque de sistemas, emergieron como resultado de la convergencia de las ciencias agro-ecológicas y de la economía agrícola: los modelos bio-económicos. Estos modelos permiten análisis integrados poderosos del uso de la tierra actual y los usos alternativos en función de objetivos múltiples a escala predial o regional [11]. En estos modelos los usos alternativos del suelo se caracterizan por el aporte de recursos y por la salida de productos y de contribuciones positivas o negativas a los recursos naturales. Los modelos muestran que compensaciones existen entre objetivos y dónde se podrían esperar situaciones donde todos ganen. Su enfoque integrador, hace de estos modelos excelentes herramientas para reunir información fragmentada de fuentes científicas, pero también de conocimiento experto. La debilidad de muchos estudios bio-económicos, es la falta de aplicación de los modelos regionales y prediales integrados, in situ con productores y políticos. Una evaluación crítica del potencial de estos modelos para apoyar decisiones estratégicas, constituyen un desafío prioritario, como también se concluyó en el proyecto MULTIAGRI, en el ámbito de la European Commission bajo el FP6 Framework Programme, (www.multagri.net) [12].
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Visiones y desarrollos relevantes en las ciencias sociales y naturales.
En la tradición más lineal y vertical de los estudios en extensión, se proponía que el proceso de adopción de innovaciones, progresaba atravesando las etapas de toma de conciencia, interés, evaluación, prueba y adopción. Sin embargo, en el contexto de la co-innovación, se considera inútil referirse a una innovación “fija” suministrada de forma externa, ya que la idea primaria es que las innovaciones se deben “diseñar” involucrando a aquellos que las aplican. Los “diseños” pueden tener originalmente una forma bastante abstracta o vaga y pueden cristalizar a lo largo del tiempo en dispositivos técnicos, mapas, prácticas o acuerdos, concretos y coherentes. En el susodicho proceso de co-innovación, se deben distinguir las siguientes “tareas” básicas.: 1) aumentar la conciencia de la situación problemática; 2) movilizar el interés en una cadena de actores; 3) diseño y re-diseño socio-técnico que involucra experimentación y aprendizaje social de los actores locales. Las tres tareas están entrelazadas y necesitan ser dirigidas de forma simétrica. El término “tarea” expresa mejor la idea que el término “etapa”, ya que estamos refiriéndonos a campos de actividad que son trabajados en simultáneo y/o dónde muchas interacciones son factibles de que ocurran. Las metodologías de sistemas cuantitativos son particularmente apropiadas para reforzar los aprendizajes relacionados a la tercera tarea. En esta tarea, la calidad de los modelos para organizar la información local y genérica de distintos componentes del agroecosistema y para crear diferentes diseños, puede ser aprovechada para generar discusiones y negociaciones más informadas entre los actores locales. Cómo esto debe ser organizado como parte de las tres tareas, permanece como una pregunta de investigación relevante [13].
Para apoyar el proceso de co-innovación, los modelos de agroecosistemas deberán estar operativos y, listos para ser utilizados en asuntos emergentes. La modelización, sin embargo, es técnicamente compleja y fácilmente se transforma en un propósito en si misma, perdiendo la conexión con la demanda de información [7]. A lo largo de la última década, se realizó un progreso considerable en resumir los principales procesos ecológicos en modelos matemáticos. En muchos campos, nuestro entendimiento ha avanzado al punto donde los enfoques “estándares” han sido usados, por ejemplo, para calcular el crecimiento de un cultivo bajo condiciones limitantes de agua, para evaluar la dinámica de la materia orgánica o para calcular balances económicos prediales. Estos enfoques estándares, ahora están siendo integrados en ambientes informáticos adecuado para permitir un rápido acceso a los usuarios [por ejemplo 8]. La plataforma de software desarrollada por el presente consorcio, y en construcción, en proyectos europeos mayores, permite confiar en la disponibilidad de estas herramientas para una relativa rápida aplicación en la co-innovación. Sin embargo, es recomendable la aplicación prudente de estos modelos, ya que muchos parámetros son específicos de cada localidad.
Análisis previos de proyectos donde investigadores de las ciencias naturales se involucran y comprometen en la co-innovación utilizando modelos de sistemas cuantitativos, sugieren un número de factores críticos de éxito. Por ejemplo, para lograr cambios en el manejo de los recursos por los productores los diferentes actores, incluyendo a los científicos, deben compartir el sentido de urgencia de los problemas señalados; deben además compartir un sentido de mutua dependencia y deben realizan esfuerzos serios para entender la estructura mental de cada uno; los científicos deben adoptar el rol de uno de los actores, más que el de un experto independiente [14].
En esta propuesta, nos propusimos desde la premisa original, que revertir el desarrollo insostenible del sustento predial, debe ser tratado como co-innovación: un proceso de aprendizaje de científicos y otros actores, en donde diferentes tipos de aprendizajes son necesarios, como parte de diferentes tareas de co-innovación. La pregunta científica extraordinaria es, si es posible y cómo, que el conocimiento incluido en los modelos de agroecosistemas pueda ser utilizado para promover el aprendizaje colectivo, como parte de una gama de enfoques y métodos participativos más amplia.
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Referencias citadas en esta sección.
[1] Anonymous, 2003. World agriculture: towards 2015/2030, An FAO Perspective. FAO, Rome, and Earthscan, London, January 2003.
[2] Renting, H., J.D. van der Ploeg, K. Knickel, 2004. Multifunctionality in European agriculture. In: Sustaining Agriculture and the Rural Environment. Governance, Policy and Multifunctionality. Floor Brouwer (Ed.). Edward Elgar. p. 81-103.
[3] Altieri, M.A., 2004. Linking ecologists and traditional farmers in the search for sustainable agriculture. Frontiers in ecology and the environment 2: 35-42.
[4] Horton, D., R. Mackay (Eds), 2003. Learning for the future: Innovative approaches to evaluating agricultural research. Special Issue Agricultural Systems 78: 119-336.
[5] Pretty J., H. Ward, 2001. Social capital and the environment. World development 29: 209-227.
[6] Bunde Veldhuizen, L. van, A. Waters-Bayer, H. de Zeeuw, 1997. Developing technology with farmers. A trainer’s guide for participatory learning. Zed Books, London, UK / ETC, Leusden, the Netherlands.
[7] McCown, R.L., Z. Hochman, P. S. Carberry, 2002. Probing the enigma of the decision support system for farmers: Learning from experience and from theory. Editorial to the Special Issue. Agricultural Systems 74: 1-10.
[8] Meinke H., W.E. Baethgen, P.S. Carberry, M. Donatelli, G.L. Hammer, R. Selvaraju, C.O. Stöckle, 2001. Increasing profits and reducing risks in crop production using participatory systems simulation approaches. Agricultural Systems 70: 493-513.
[9] Sterk, B., M.K. van Ittersum, C. Leeuwis, W.A.H. Rossing, H. van Keulen, G.W.J. van de Ven, 2005. Finding niches for whole-farm design models - contradictio in terminis? Agricultural Systems, in press – available on the internet.
[10] Carmona, H., P. Sosa, P. Davies, G. Cristiani, R. Puente, 1993. Manejo y desarrollo integrado de cuencas hidrográficas en la cuenca del río Santa Lucía: Plan Ejecutivo para el manejo de la microcuenca del embalse Canelón Grande. Programma de Cooperación Técnica FAO, Uruguay, Documento 5, 92pp.
[11] Pacini, C., G. Giesen, A. Wossink, 2004. The EU's Agenda 2000 reform and the sustainability of organic farming in Tuscany: ecological-economic modelling at field and farm level Agricultural Systems 80: 171-197.
[12] Rossing, W.A.H., P. Zander, E. Josien, J.C.J. Groot, B.C. Meyer, A. Knierim, 2006. Integrative modeling approaches for analysis of impact of multifunctional agriculture: a review for France, Germany and the Netherlands. Agric. Ecosyst. Environ. in press.
[13] Leeuwis, C., R. Pyburn, N. Röling, 2002. Wheelbarrows full of frogs: social learning in rural resource management: international research and reflections. Koninklijke Van Gorcum. 479 pp.
[14] Leeuwis, C., 1999. Integral design: innovation in agriculture and resource management. Mansholt Studies Series, no. 15, Mansholt Institute / Backhuys Publishers. Wageningen University.
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