Resumo: O paradigma reducionista e disciplinar da Revolução Verde coexiste com o paradigma emergente da complexidade, o qual valoriza o holístico e o interdisciplinar. A Agroecologia promove a necessidade de compreender as múltiplas relações biofísicas existentes nos agroecossistemas, e isso exige o desenvolvimento de novas ferramentas metodológicas. Os indicadores de sustentabilidade são um exemplo disso. No entanto, sua implementação não é simples, pois requer um instrumento que simplifique a construção de tais indicadores. O objetivo deste trabalho é utilizar o “mapa mental” como guia para o desenvolvimento e a aplicação de indicadores. O gráfico segue o caminho conceitual que facilita o entendimento da variável e sua desagregação em unidades de análise menores e mensuráveis, ou seja, os indicadores. O mapa mental criado possui duas etapas: o desenvolvimento dos indicadores e sua aplicação. Sua utilidade é apresentada em um estudo de caso que aborda o conhecimento ambiental local (LEK). Os resultados deste trabalho mostram que a complexidade pode ser traduzida em variáveis quantificáveis, mensuráveis e comparáveis, sem que isso represente a perda de suas características. Além disso, comprova que a ferramenta criada facilita a avaliação e a compreensão do funcionamento dos agroecossistemas, o que contribui para a tomada de decisões.

Abstract: The reductionist and disciplinary paradigm of the Green Revolution coexists with the emerging paradigm of complexity, which values the holistic and the interdisciplinary. Agroecology promotes the need to understand the multiple biophysical relationships that exist in agroecosystems, and this calls for the development of new methodological tools. Sustainability indicators are an example of this. However, their implementation is not simple, as this requires an instrument to simplify the construction of such indicators. The objective of this work is to use the “mental map” as a guide for the development and application of indicators. The graph follows the conceptual path that facilitates the understanding of the variable and its breakdown into smaller and measurable units of analysis, i.e. the indicators. The created mental map has two stages: the development of indicators and their application. Its utility is presented in a case study that addresses local environmental knowledge (LEK). The results of this work show that complexity can be translated into quantifiable, measurable, and comparable variables, without this representing the loss of its characteristics. In addition, it proves that the created tool facilitates the evaluation and understanding of the functioning of agroecosystems, which contributes to decision-making.

Abstract Industrial agriculture has generated changes that mean a significant loss of cultural diversity and this is expressed in production technology. Productive decisions were analyzed in family farms in the southeast of the province of Buenos Aires in order to revalue practices and knowledge as a basis for the design of agro-ecological management strategies. Semi-structured interviews were conducted, in-depth research on production technology. Our results suggest that the diverse logics, knowledge and convictions that mediate the productive decisions of these producers, determine a resistance to the dominant model and contribute to the resilience of the system.

Resumen La agricultura industrial ha generado pérdida de diversidad cultural y ello se expresa en la tecnología de producción. Las decisiones tecnológico-productivas de los productores familiares pampeanos, mediadas por sus saberes y convicciones operan como mecanismos de adaptación y resistencia y aportan a la resiliencia de los agroecosistemas. Con el objetivo de indagar sobre las decisiones productivas se realizaron entrevistas semiestructuradas a productores familiares del sudeste de Buenos Aires. Se encontró que las diversas lógicas, saberes y convicciones que median en las decisiones productivas de estos productores familiares, determinan una resistencia al modelo dominante y aportan a la resiliencia del sistema.