Publicación: Modelo causal para la distribución del dioscorea spp en el departamento de Sucre para exportación
Resumen
El Dioscorea spp, presenta actualmente para la costa Atlántica, y en particular para el departamento de Sucre una oportunidad para producir e impulsar de manera sostenible las exportaciones de ñame (Dioscorea spp) a mercados de alto valor. Para ello es importante la organización de este sector, la caracterización, y modelamiento de la cadena de suministro agroalimentaria (CSA) a partir de factores que inciden e impactan en la eficiencia y comportamiento de la CS de manera directa o indirecta. En esta primera fase, se presenta la situación actual de la cadena, y la caracterización de las variables que la conforman, gracias a datos y parámetros reales recopilados en encuestas, entrevistas y otras fuentes secundarias en la región sabanas, Montes de María y región Golfo de Morrosquillo. Utilizando un análisis estructural, las variables se priorizan, y se convierten en los factores determinantes para elaborar el diagrama Causal. Mediante este modelo, fue posible identificar los bucles y analizar los efectos directos, indirectos e interacciones más importantes que describen el modelo o eslabón de distribución y su logística del Dioscorea spp, con fines de exportación a los EEUU.
Resumen
The Dioscorea spp, currently presents for the Atlantic coast, and in particular, for the department of Sucre an opportunity to produce and make exports of name (Dioscorea spp) are high-value markets. The organization of this sector, the characterization and modeling of the agri-food supply chain (ASC), is important for this, based on factors that impact and impact the SC’s efficiency and behavior directly or indirectly. In this first phase, the current presentation of the chain, and the characterization of the variables that comprise it, the real data and parameters collected in surveys, interviews and other secondary sources in the Sabanas, Montes de Maria region and the Golfo de Morrosquillo region. Using a structural analysis, the variables are prioritized, and become the determining factors for the causal diagram. Through this model, it was possible to identify the errors and analyze the direct and indirect effects and most important interactions that describe the distribution and logistic model of Dioscorea spp, for export purposes to the USA.
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