1
ISSN: 1390-5600
eISSN: 1390-8049
Sección Transformación
(Investigación original)
Vol. 11 No 2. p. 1-7
|Recibido: 03/06/2026|
|Aceptado: 28/06/2026|
|Publicado: 11/08/2026|
Prospectiva y análisis de futuros en la agricultura de pequeña
escala: la Huerta de Valencia como laboratorio metodológico
Foresight and futures analysis in small-scale agriculture: The Valencian Huerta
as a methodological laboratory
Antonia Ferrer-Sapena
1
, Pedro Fernández de Córdoba
1
, Fernanda Peset
1
,
María Isabel Sánchez del Toro
1
https://doi.org/10.59410/RACYT-v11n02ep01-0198
Resumen
El proyecto PROMETEO 2024 CIPROM/2023/32 «Prospectiva y análisis de futuros de los productos
agrícolas de la Huerta de la Comunitat Valenciana» propone y valida una metodología sistemática de
futurización aplicada a sistemas agrícolas de pequeños productores. El proyecto integra técnicas de
investigación cualitativas de design thinking con análisis cuantitativo basado en proyecciones
semánticas, procesamiento de lenguaje natural (PLN) e inteligencia artificial generativa. Se presentan
los fundamentos del proyecto, la metodología utilizada, que abarca desde la detección participativa de
problemas hasta la implementación tecnológica, y los principales resultados obtenidos hasta la fecha: (i)
diagnóstico estructurado de los problemas del sector agrícola valenciano a partir de entrevistas y análisis
documental; (ii) un modelo estocástico basado en distribuciones Gamma para evaluar umbrales de
eficiencia de coste en parcelas fragmentadas; (iii) un sistema de indicadores de sostenibilidad y recursos
hídricos adaptado a explotaciones no industriales; (iv) plataformas de monitorización IoT para la
detección temprana del mildiu; y (v) análisis en curso de los mercados locales y canales de
comercialización de productos de la Huerta. Los resultados demuestran que la combinación de la
prospectiva cuantitativa con la participación comunitaria permite generar escenarios de futuro
accionables para pequeños agricultores, contribuyendo a los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
Palabras clave
proyecciones semánticas; Defly Compass; agricultura sostenible; Design Thinking; procesamiento de
lenguaje natural (PLN); mercados locales
Abstract
The PROMETEO 2024 CIPROM/2023/32 project 'Foresight and Futures Analysis of Agricultural
Products from the Huerta of the Valencia Region' proposes and validates a systematic futurization
methodology applied to small-scale farming systems. The framework integrates qualitative Design
Thinking techniques with quantitative analysis based on semantic projections, natural language
processing (NLP), and generative artificial intelligence. The paper presents the project foundations, the
complete methodological chain running from participatory problem detection to technological
implementation, and the main results obtained to date: (i) a structured diagnosis of the Valencian
agricultural sector's problems based on interviews and documentary analysis; (ii) a stochastic Gamma-
based model for assessing cost-efficiency thresholds in fragmented parcels; (iii) a sustainability-indicator
system focused on water resources and adapted to non-industrial farms; (iv) IoT monitoring platforms
for early detection of downy mildew; and (v) ongoing analysis of local markets and marketing channels
for Huerta products. Results show that combining quantitative foresight with community participation
enables the generation of actionable future scenarios for smallholder farmers, contributing to the
Sustainable Development Goals.
Keywords
semantic projections; Defly Compass; sustainable agriculture; design thinking; NLP; local markets;
downy mildew
Direcciones
1
Universitat Politècnica de València, Valencia, España. Email: anfersa@upv.es;
pfernandez@mat.upv.es; mpesetm@upvnet.upv.es; masande7@upvnet.upv.es
Autor para la
correspondencia
Antonia Ferrer-Sapena. Universitat Politècnica de València, Valencia, España. Email: anfersa@upv.es
Como citar
FERRER-SAPENA, Antonia, Fernández de Córdoba, Pedro, PESET, Fernanda, SÁNCHEZ DEL
TORO, María Isabel, 2026 Prospectiva y análisis de futuros en la agricultura de pequeña escala: la
Huerta de Valencia como laboratorio metodológico. Revista Amazónica. Ciencia y Tecnología. 2026.
Vol. 11, no. 2, p. 1-7. DOI RACYT-v11n02ep01-0198
Editores Académicos
Roberto Robledo Fava
Mónica Cynthia Hernández Luna
Osvaldo Alberto Fosado Téllez
Reinaldo Demesio Alemán Pérez
Editorial
Editorial de la Universidad Estatal
Amazónica 2026
Copyright:
Derechos de autor 2026 UEA | Revista Amazónica Ciencia y Tecnología
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores del artículo autorizan a la RACYT a que este artículo se distribuya y sea compartido bajo
las condiciones de la Licencia Creative Commons 4.0 (CC-BY 4.0)
1. Introducción
La seguridad alimentaria en un contexto de cambio
climático, presión demográfica y volatilidad de precios
constituye uno de los desafíos más urgentes de la
Agenda 2030 (Objetivo de Desarrollo Sostenible 2:
Hambre cero). Los sistemas agrícolas de pequeña
escala, como la Huerta de Valencia (Miralles-Garcia
2023; García 2020) son uno de los paisajes culturales y
productivos más singulares del Mediterráneo
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occidental. Debido a la fragmentación parcelaria
histórica, la presión urbanística y las dificultades de
acceso a mercados se encuentran en una posición
especialmente vulnerable, sin disponer de los
instrumentos de planificación estratégica que
caracterizan a la gran industria agroalimentaria. Ello
hace especialmente pertinente el tipo de
investigaciones que se presenta en este artículo.
En este escenario, la prospectiva o futurización,
entendida como la disciplina que, a partir de la
identificación sistemática de microtendencias,
construye escenarios probables para el futuro próximo
(Manetti et al. 2021), emerge como una herramienta
de alto valor para dotar a los pequeños agricultores y
a los responsables de la política pública de
instrumentos de anticipación y toma de decisiones. Los
métodos clásicos de análisis de futuros adolecen de dos
limitaciones complementarias: la escuela europea de
prospectiva aporta rigor conceptual, pero resulta
costosa en tiempo y recursos, mientras que la escuela
americana es más ágil, pero sacrifica profundidad
analítica (Raymond 2010).
El proyecto PROMETEO 2024 CIPROM/2023/32 (en
adelante, proyecto PROMETEO), financiado por la
Generalitat Valenciana, aborda esta brecha y está
desarrollando y validando una metodología propia de
futurización. Combina el uso cualitativo del design
thinking con técnicas de análisis cuantitativo, como
son las proyecciones semánticas, el procesamiento de
lenguaje natural (en adelante PLN) y la inteligencia
artificial generativa, tomando la agricultura de la
Huerta Valenciana (Valencia, España) como
laboratorio de aplicación. Un rasgo diferencial del
proyecto es que la cadena metodológica parte del
diagnóstico participativo de los problemas reales del
sector, identificados en colaboración con los propios
agricultores, para derivar hacia aplicaciones
tecnológicas y de análisis de futuros directamente
conectadas con dichas necesidades.
El presente artículo expone el marco conceptual del
proyecto, describe sus componentes metodológicos
centrales y presenta los principales avances empíricos
obtenidos en su primera fase de ejecución (2024-2026).
Hay que destacar que se trata de un proyecto amplio
que incluye distintas líneas de acción, las cuales se
presentan en este artículo.
2. Materiales y métodos
2.1. Diseño general de la investigación y fases de
trabajo
El proyecto adopta un diseño mixto secuencial
estructurado en cinco fases consecutivas que se
despliegan entre 2024 y 2027: (1) detección de
problemas mediante entrevistas y análisis
participativo con colectivos de la Huerta; (2) revisión
bibliográfica y construcción del marco teórico con
análisis de fuentes documentales mediante
herramientas de PLN; (3) modelización matemática y
análisis cuantitativo mediante proyecciones
semánticas y modelos estadísticos; (4) aplicación a dos
estudios de caso concretos: el mildiu y los problemas
de comercialización; y (5) validación y conclusiones con
talleres participativos multiactor (siguiendo una
metodología Design Thinking).
Esta articulación secuencial garantiza que las
herramientas cuantitativas y tecnológicas
desarrolladas en fases posteriores respondan
directamente a las necesidades identificadas en la fase
diagnóstica, evitando una desconexión que es
frecuente entre la investigación académica y la
práctica agraria (Ferrer-Sapena 2025).
2.2. Fase 1: Detección participativa de problemas
La primera fase del proyecto consistió en la realización
de talleres de
Design Thinking
con agricultores,
técnicos agrícolas, representantes de cooperativas y
representantes de organizaciones agrícolas. El objetivo
fue construir un mapa comprensivo de los problemas
que afectan al sector, que se organizaron en tres
dimensiones: producción, comercialización y
consumo/sociedad.
El análisis de contenido de las sesiones y la
sistematización de los problemas detectados se
completó con una revisión bibliográfica de estudios que
abordan problemáticas similares en contextos agrarios
mediterráneos. Para el análisis del corpus documental
de los artículos que se consideraron pertinentes, se
utilizó
Voyant Tools
2.6.18, que permitió identificar la
coocurrencia de términos y los patrones de tendencia
asociados a cada categoría de problema y su solución
en contextos agrícolas similares.
2.3. La metodología Defly Compass
El instrumento metodológico central del proyecto es el
Defly Compass
, una herramienta de PLN basada en
proyecciones semánticas que permite cuantificar en
qué medida un concepto dado comparte asociación
documental con una tendencia o megatendencia
determinada (López Bordao et al., 2025).
Formalmente, dado un universo de términos
especializados u, ..., u y una tendencia m, se calcula
para cada base documental
la proyección semántica:
(Ecuación 1)
Donde
es el número de documentos que
contienen tanto m como
, y
los que contienen m.
El resultado es un coeficiente entre 0 y 1 interpretable
como índice de probabilidad de que
comparta
tendencia con m. La acumulación de coeficientes sobre
múltiples términos y bases genera matrices de
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proyección analizadas mediante técnicas estadísticas y
de inteligencia artificial (
clustering k-means
sobre
embeddings sBERT
) (López Bordao et al. 2025).
Los «universos» de análisis, conjuntos de términos
especializados que describen significativamente cada
tendencia, se construyen a partir de los problemas y
dominios identificados en la fase diagnóstica, lo que
garantiza la relevancia de los índices resultantes para
el sector agrícola.
La metodología se articula en cuatro fases: revisión de
literatura, sistematización de información,
identificación de tendencias y análisis cuantitativo. Se
apoya en la triangulación entre
Voyant Tools
(análisis
de frecuencia y coocurrencia), herramientas de
inteligencia artificial generativa como
NotebookLM
(análisis semántico profundo) y el propio
Defly
Compass
(cuantificación relacional basada en
proyecciones semánticas). La coherencia entre las tres
fuentes independientes actúa como criterio de
validación cruzada en ausencia de
ground truth
(datos
de referencia verificados empíricamente), situación
inherente a la prospectiva (López Bordao et al. 2025).
2.4. Investigaciones complementarias derivadas del
diagnóstico
Junto a la metodología
Defly Compass
, el proyecto ha
generado una serie de investigaciones autónomas en
sus métodos que responden directamente a problemas
específicos identificados en el diagnóstico
participativo. Estas líneas no son extensiones del
Defly
Compass
, sino trabajos independientes (matemáticos,
estadísticos, tecnológicos o de análisis de mercado)
cuya selección y orientación temática viene
determinada por el mapa de problemas del sector. En
los apartados 3.3 a 3.6 se presentan los avances
obtenidos en cada una de estas líneas.
3. Resultados y discusión
3.1. Diagnóstico participativo: mapa de problemas del
sector
La fase de detección de problemas que se realizó en las
sesiones de desing thinking fue presentada en la I
Jornada Internacional Open Future Lab celebrada en
la Facultad de Comunicación y Documentación de la
Universidad de Granada (diciembre de 2025) (Ferrer-
Sapena 2025). La Tabla 1 sistematiza los principales
problemas identificados.
Tabla 1 | Problemas identificados en la Huerta de Valencia por dimensión. Modificado de Ferrer-Sapena (2025).
Producción
Comercialización
Consumo / Sociedad
Elevado precio del suelo agrícola
Falta de rentabilidad
Falta de sensibilización sobre consumo de proximidad
Dispersión de parcelas
Falta de precios justos
Relevo generacional
Desconfianza en arrendar las tierras
Dificultad para realizar inversiones
Falta de valoración social
Impacto de los campos abandonados
Costes de certificación ecológica
Ampliar la oferta formativa
Aumento de costes fitosanitarios
Regulación de usos no agrícolas
Participación de agricultores en decisiones
Resistencia a los plaguicidas
Robos en las explotaciones
Límites de la Ley de la Huerta
Pérdida de diversidad agraria
Falta de rentabilidad
Falta de estructuras organizativas
Calidad y contaminación de las aguas
Falta de precios justos
Problemas burocráticos y de gestión
Gestión del agua
Dificultad para realizar inversiones
Percepción negativa de cuerpos de seguridad
Aumento de costes de producción
Costes de certificación ecológica
-
Este diagnóstico revela que los problemas del sector no
son homogéneos ni se circunscriben a una sola
dimensión. En el plano productivo destacan la
fragmentación parcelaria, el elevado precio del suelo y
el incremento de los costes fitosanitarios, que limitan
la viabilidad económica de las explotaciones más
pequeñas. En el plano de la comercialización, la
dependencia de grandes cadenas de distribución, la
falta de mercados locales con soporte institucional y la
escasa rentabilidad percibida por los agricultores
apuntan a un fallo estructural en la cadena de valor.
En el plano social, el relevo generacional y la falta de
sensibilización sobre el consumo de proximidad se
identifican como amenazas a la continuidad del
modelo de la Huerta a mediano plazo.
Este mapa de problemas es fundamental para la
metodología del proyecto porque determina los
«universos» de análisis que alimentan las proyecciones
semánticas del
Defly Compass
: solo si los términos que
componen los universos están anclados en los
problemas reales del sector pueden los índices
cuantitativos resultantes orientar decisiones
operativas. Por otro lado, orienta la selección de las
investigaciones complementarias indicando cuáles
problemas merecen un tratamiento técnico específico y
mediante qué tipo de metodología, lo que asegura la
coherencia entre el análisis de tendencias y las
soluciones concretas que el proyecto desarrolla en
paralelo.
3.2. Cuantificación de tendencias mediante Defly
Compass
La validación empírica de la metodología Defly
Compass en el dominio agrícola (López Bordao et al.
2025) identificó tendencias estructurales. La
digitalización, la integración de datos, la
sostenibilidad y la equidad obtuvieron valores
significativamente superiores a 0,5 cuando se
aplicaron las proyecciones semánticas en los corpus
analizados, con baja varianza entre réplicas. La
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triangulación entre las salidas de
Voyant Tools
(análisis frecuentista),
NotebookLM
(análisis
semántico profundo) y
Defly Compass
(cuantificación
relacional) actuó como criterio de validación cruzada
en ausencia de
ground truth
. La coherencia entre las
tres fuentes fue elevada, lo que refuerza la solidez del
método.
La metodología se ha extendido en dos desarrollos
recientes: la propuesta de
Singular Design Foresight
,
que formaliza el proceso de prospectiva como método
auditable de anticipación y cierre decisional con
criterios explícitos de trazabilidad ética (Lara-Navarra
et al. 2026) y la arquitectura operativa
Defly Compass
,
que formaliza el sistema completo como
infraestructura para la prospectiva orientada a la
toma de decisiones (Procopio et al. 2026).
3.3 Trabajo complementario: eficiencia de costes en
agricultura fragmentada
La fragmentación parcelaria fue el problema de
producción más mencionado en el diagnóstico. Para
cuantificar sus consecuencias económicas, se
desarrolló un marco estocástico basado en
distribuciones Gamma truncadas en el intervalo (0,01;
1) ha, que modela la heterogeneidad de tamaños de
parcela característica de la Huerta (Sánchez Arnau et
al. 2026). Los resultados muestran que en la curva
existe una fuerte asimetría hacia la derecha. A una
tarifa de laboreo de 800 EUR/ha, el coste medio por
parcela es de ~160 EUR, mientras que operaciones
intensivas en mano de obra (cosecha hortícola a 5000
EUR/ha) alcanzan ~2100 EUR/parcela. Estos
umbrales permiten identificar para qué operaciones la
consolidación parcelaria genera economías de escala
significativas, con utilidad directa para el diseño de
políticas agrarias.
3.4. Trabajo complementario: indicadores de
sostenibilidad y recursos hídricos
La gestión del agua y la calidad de las aguas
aparecieron de forma prominente entre los problemas
de producción. La revisión sistemática de indicadores
de sostenibilidad aplicables a explotaciones no
industriales (Sánchez-Arnau et al. 2026) reveló que
muchos índices están fuertemente correlacionados
entre sí, de modo que el seguimiento de uno o dos
indicadores clave captura la mayor parte de la
varianza informativa relevante. Las variables
estratégicas con mayor poder explicativo del estrés
hídrico (indicador ODS 6.4.2) resultaron ser la
ruralidad, la intensidad industrial de la zona y el
régimen de precipitaciones. La disponibilidad de estos
datos en repositorios abiertos (FAO-Aquastat, Portal
de Datos Abiertos de la Generalitat Valenciana)
permite realizar un seguimiento robusto sin inversión
en sistemas propios de recogida de datos, lo que resulta
especialmente relevante para explotaciones de
pequeña escala con recursos limitados.
3.5. Trabajo complementario: monitorización IoT y
detección temprana del mildiu
El aumento de los costes fitosanitarios y la resistencia
a los plaguicidas, identificados en el diagnóstico como
problemas prioritarios de producción, motivaron el
desarrollo de una respuesta tecnológica específica. El
mildiu es una de las principales amenazas fúngicas de
los cultivos hortícolas de la Huerta, con potencial de
pérdidas que pueden superar el 40 % de la producción
en años de alta presión epidemiológica.
El proyecto ha instalado una red de sensores IoT en
parcelas representativas para la recogida continua de
temperatura, humedad relativa y punto de rocío,
variables determinantes en la epidemiología del
patógeno. Los modelos predictivos integran los datos
de campo con fuentes meteorológicas externas (en este
caso, españolas como AEMET o Meteostat) y con series
históricas de incidencia, permitiendo emitir alertas
tempranas. Este desarrollo ilustra con claridad la
lógica del proyecto: un problema detectado en
entrevistas da lugar a una línea técnica
independiente.
3.6. Trabajo en curso: análisis de mercados locales y
comercialización
La dimensión de comercialización concentra el mayor
número de problemas interrelacionados del
diagnóstico: dependencia de intermediarios, ausencia
de soporte institucional, precios injustos y dificultades
de rentabilidad. Para abordarlos, el proyecto ha
iniciado una línea que combina tres enfoques
complementarios.
En primer lugar, el análisis mediante datos abiertos
de la estructura de los mercados locales de la Huerta
permite cuantificar la proporción del precio final que
percibe el productor y caracterizar los canales de
distribución existentes. Las fuentes de datos
utilizadas fueron los precios en origen del gobierno
regional a través del portal de la
Generalitat
Valenciana
y las estadísticas estatales del Ministerio
de Agricultura, Pesca y Alimentación. En segundo
lugar, la aplicación de proyecciones semánticas
Defly
Compass
sobre corpus documentales específicos, con
mayor afinidad semántica con los productos y
prácticas de la Huerta, permite identificar tendencias
globales en la comercialización agraria, agricultura de
proximidad, etiquetado de origen, plataformas
digitales agroalimentarias y circuitos cortos de
comercialización. En tercer lugar, el proyecto está
desarrollando un caso de aplicación a una empresa o
asociación representativa del sector que permita
validar en contexto real las recomendaciones
derivadas del análisis prospectivo.
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Los resultados preliminares indican que las
tendencias de consumo de proximidad y trazabilidad
digital presentan proyecciones semánticas
especialmente elevadas en relación con los productos
hortícolas de la Huerta. Esto sugiere que las
estrategias de diferenciación en el mercado basadas en
el origen local del producto y su enfoque
medioambiental resultan más favorables que aquellas
centradas en la reducción de precios, además de que
esto último es estructuralmente difícil en
explotaciones de pequeña escala.
3.7. Trabajo complementario: predicción de precios
agrícolas
La falta de precios justos y la imprevisibilidad de los
ingresos son problemas transversales en el
diagnóstico. Para abordar la dimensión predictiva, el
equipo desarrolló un modelo de predicción de precios
semanales del arroz (cultivo emblemático de la
Huerta) basado en redes neuronales artificiales
entrenadas con 141 observaciones del Portal de Datos
Abiertos de la
Generalitat Valenciana
, enriquecidas
con datos meteorológicos de Meteostat (Ferrer Sapena
et al. 2026). La arquitectura óptima (dos capas ocultas
de 80 y 70 neuronas, función de activación sigmoide)
alcanzó un error cuadrático medio de RMSE = 0,036.
La temperatura media semanal resultó la variable
exógena de mayor contribución (RMSE = 0,065 al
eliminarla), seguida de las precipitaciones (RMSE =
0,049). Este resultado demuestra que datos abiertos y
accesibles, combinados con arquitecturas de
aprendizaje automático de complejidad moderada, son
suficientes para generar predicciones de precios
operativamente útiles para pequeños productores.
3.8. Plataformas de visualización y ciencia abierta
El conjunto de resultados se canaliza hacia las partes
interesadas a través del portal huertafutura.com, que
centraliza artículos científicos, informes técnicos,
visualizaciones interactivas y noticias sobre el avance
del proyecto bajo un enfoque de ciencia abierta. Entre
los instrumentos de visualización destaca el visor
cartográfico de productos locales y parcelas agrarias,
que integra capas del SIGPAC con datos de producción
local y los informes de proyecciones futuras del
indicador ODS 6.4.2. Este enfoque se alinea con los
principios
FAIR
(findable, accessible, interoperable,
reusable) aplicados al ámbito agrícola (Petrosyan et al.
2023) y con las recomendaciones del programa
GODAN.
Todo el conjunto de resultados presentados pone de
manifiesto la coherencia interna del diseño del
proyecto. La distinción explícita entre la metodología
central,
Defly Compass
, y las investigaciones
complementarias derivadas del diagnóstico no es una
cuestión de orden expositivo, sino una decisión
metodológica de fondo: cada línea técnica autónoma
responde a un problema específico identificado
participativamente, lo que garantiza la pertinencia
social de la investigación y su potencial de
transferencia.
Frente a los enfoques clásicos de la prospectiva, el
marco
Defly Compass
permite que equipos reducidos
generen análisis reproducibles en tiempos
significativamente menores (López Bordao et al.
2025). La integración de datos abiertos como insumo
principal de los modelos cuantitativos responde a la
premisa de diseño de que los instrumentos sean
accesibles para actores con recursos limitados, en
coherencia con las conclusiones de (Sánchez-Arnau et
al. 2026) sobre indicadores de sostenibilidad y con la
visión de Fairbairn et al. (2023) sobre el rol
empoderante de los datos abiertos en la agricultura.
Una limitación del trabajo actual es que los estudios
de caso están circunscritos geográficamente a la
Huerta de Valencia. No obstante, el marco
metodológico es por diseño transferible a otros
sistemas agrarios o a otras áreas de investigación,
como demuestra la aplicación comparativa de
Defly
Compass
en educación y salud pública (López Bordao
et al. 2025). La ampliación del banco de casos en fases
posteriores del proyecto aportará las evidencias
necesarias para establecer la robustez intercultural
del método.
5. Conclusiones
El proyecto PROMETEO 2024 CIPROM/2023/32 es
una propuesta metodológicamente rigurosa para dotar
a los sistemas agrarios de pequeña escala de
instrumentos de planificación estratégica adaptados a
sus necesidades y recursos. Sus contribuciones se
articulan en cuatro planos; el primero es el plano
diagnóstico-participativo. El mapa de problemas
construido con y para los agricultores de la Huerta,
organizado en las dimensiones de producción,
comercialización y consumo/sociedad, constituye el
fundamento empírico que orienta todas las fases
técnicas del proyecto. Su inclusión como primer
resultado, y no como mero punto de partida implícito,
refleja la convicción de que la investigación aplicada
pierde validez cuando se desconecta de las necesidades
reales de sus beneficiarios. El segundo es el plano
metodológico. La metodología
Defly Compass
, con su
arquitectura de cuatro fases y su mecanismo de
triangulación entre herramientas de PLN,
proyecciones semánticas y validación experta,
proporciona un flujo reproducible y auditable para la
cuantificación de tendencias agrarias. Su reciente
formalización en las arquitecturas
Singular Design
Foresight
y
Defly Compass
consolida el marco teórico
y amplía su aplicabilidad. El tercero es el plano de
investigaciones complementarias. Los trabajos
derivados del diagnóstico, modelo de costes en parcelas
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fragmentadas, indicadores de sostenibilidad hídrica,
monitorización
IoT
del
mildiu
y análisis de mercados
locales demuestran que un diagnóstico participativo
bien construido puede actuar como motor de agendas
de investigación multidisciplinar técnicamente
robustas. La autonomía metodológica de cada línea no
impide su coherencia de proyecto, precisamente
porque todas responden a necesidades identificadas en
el mismo diagnóstico. El cuarto es el plano de
transferencia. Las plataformas de visualización
cartográfica y el portal de ciencia abierta materializan
el compromiso de democratizar el acceso a los
resultados, en coherencia con los principios FAIR y los
objetivos de la Agenda 2030.
En conjunto, los resultados validan la hipótesis central
del proyecto: la combinación de prospectiva
cuantitativa con participación comunitaria,
encuadrada en el paradigma del
Design Thinking
,
permite generar escenarios de futuro accionables para
sistemas agrarios históricamente excluidos de los
instrumentos de planificación estratégica. La
consolidación de este marco en las fases sucesivas
aportará las evidencias necesarias para su
generalización a otros sistemas de huerta
mediterránea y a contextos agrarios de pequeña escala
en otros ámbitos geográficos.
Agradecimiento
Este trabajo ha sido financiado por la Generalitat Valenciana (España) a través del
proyecto PROMETEO 2024 CIPROM/2023/32, en el marco del Programa Prometeo
para Grupos de Investigación de Excelencia de la Conselleria d'Educació, Universitats
i Ocupació.
Financiamiento
Esta investigación fue financiada por la Generalitat Valenciana (España), número de
subvención CIPROM/2023/32 (Programa PROMETEO 2024).
Contribuciones de
los autores
Antonia Ferrer-Sapena: conceptualización, obtención de financiación, investigación,
administración del proyecto, supervisión, redacción-preparación del borrador original.
Pedro Fernández de Córdoba: conceptualización, metodología, software, análisis
formal, supervisión.
Fernanda Peset: metodología, análisis formal, validación, redacción, revisión y edición.
María Isabel Sánchez del Toro: metodología, análisis formal, curación de datos,
visualización.
Conflicto de
intereses de los
autores
Los autores declaran no tener conflicto de intereses.
5. Referencias
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