Resumen (Introducción): El cultivo de madera sostenible pierde terreno ante la producción agrícola y otros usos de la tierra; para contrarrestar esto, es necesario entender de qué manera el ente productor toma decisiones en la adopción voluntaria de sistemas agrícolas. Por consiguiente, deben diseñarse esquemas de manejo ajustados a cómo los pequeños productores gestionan los sistemas productivos de una forma voluntaria. (Objetivo): Identificar los factores que influyen en el proceso de toma de decisiones de los pequeños grupos productores que deben ser considerados para la promoción del cultivo de madera. (Metodología): Se aplicaron encuestas con preguntas abiertas y selección única al 100 % de los entes productores (N = 77) de dos asentamientos del INDER. Por la complejidad de las interacciones entre factores, se simplificó el análisis a cuatro enfoques. La tendencia de los datos se graficó a partir de un modelo de regresión local (LOESS), en el cual la curva de regresión se generó y suavizó con el uso de la función geom_smooth del lenguaje estadístico R. (Resultados): Se identificó un total de 162 interacciones entre factores indirectos y directos, estas mismas se clasificaron en tres grupos según las veces que el sujeto productor cambió de sistema de producción en periodos cortos (cinco años). Así, el Grupo A tuvo una mayor representación en la población con un 67.5 %, le siguieron el Grupo B con un 24.7 % y el Grupo C con un 7.8 %. El 67.5 % no se encontraba de acuerdo en incluir el cultivo de madera. (Conclusiones): Se demostró la existencia de factores de decisión que influyen en cómo el sujeto productor adopta los sistemas agrícolas contrarios al cultivo de madera. La venta segura (VS) es uno de ellos; por lo tanto, hasta que no se ajusten los esquemas de manejo forestal actuales, la posibilidad de una adopción espontánea es mínima y seguirá necesitando de ayudas financieras.

Abstract (Introduction): Sustainable timber cultivation is losing ground to agricultural production and other land uses; To counteract this, it is necessary to understand how the farmer makes decisions. Therefore, management schemes must be designed that adjust to the way in which small farmers manage productive systems on a voluntary basis. (Objective): Identify the factors that influence the decision-making process of small farmers that must be considered for the promotion of timber cultivation. (Methodology): Surveys with open questions and single selection were applied to 100% of the farmers (N = 77) of two INDER settlements. Due to the complexity of the interactions between factors, the analysis was simplified into four approaches. The data trend was plotted from a local regression model (LOESS), in which the regression curve is generated and smoothed with the use of the geom_smooth function of the R statistical language. (Results): A total of 162 interactions between Indirect and Direct factors. They were classified into three groups according to the number of times the farmer changed the production system in short periods (5 years). Group A has a greater representation in the population with 67.5 %, followed by Group B with 24.7 % and Group C with 7.8 %. 67.5 % of the farmers did not agree to include the cultivation of wood. (Conclusions): It was possible to demonstrate the existence of decision factors that influence the way in which the farmers adopt the agricultural systems contrary to the cultivation of wood. Safe selling (VS) is one of them; therefore, until current forest management schemes are adjusted, the possibility of spontaneous adoption is minimal and will continue to require financial aid.

Resumen En la actualidad, existe una creciente necesidad en diferentes campos de investigación y producción, y en la industria de la agricultura de precisión, de almacenar y procesar datos provenientes de múltiples sensores. Muchas veces estos dispositivos se encuentran ubicados en lugares remotos. El modo usual de recolección de datos implica el uso de un equipo para cada variable de interés, lo cual dificulta y encarece la integración y el procesamiento conjunto. Se considera entonces la posibilidad de incorporar la temática del Internet de las Cosas, con el fin de aprovechar las capacidades computacionales y de procesamiento en la nube para que los investigadores puedan disponer de la información que les permita tomar decisiones oportunas. La presente investigación se centra en los modelos de regresión lineal, simple y múltiple, con el fin de establecer las bases para modelar la relación entre las variables de temperatura, luz, pH y oxígeno disuelto, y de esta manera poder conocer las factores que afectan l crecimiento del cultivo de microalgas en futuras investigaciones.

Abstract Nowadays, there is a growing need in various research fields and in the industry of precision agriculture to record and process data from multiple sensors, sensors sometimes located in remote areas, miles apart from each other. The usual approach to sensor data recording implies measurement of each variable in separate equipment, making it difficult and expensive to integrate and process jointed data. The possibility of incorporating the theme of Internet of Things (I.oT.) in research is being analyzed to take advantage of the ubiquitous computing capabilities available today. This article is about simple regression and multiple regression models, which offer the bases to explore the relationship between variables associated to microalgae kinetic growth: temperature, light, pH and dissolved oxygen. Recorded data will provide new approaches to present works; in this way, researchers will perform various data analysis online.