| dc.description.abstract | En el presente trabajo de investigación se empleó Redes Neuronales Artificiales (RNA), para estimar las variables socioeconómicas de mayor incidencia en la producción de cañahua (Chenopodium pallidicaule Aellen); el fundamento teórico se centra en dos teorías: por un lado la campesinista que, destaca el equilibro entre necesidad y trabajo, por otro lado la posición descampesinista que, acentúa su análisis a la desaparición de estás formas campesinas, por el interés de acumular capital. El estudio se realizó en la comunidad de Coromata Media ubicada a 75 km de la ciudad de La Paz; geográficamente se sitúa entre las coordenadas 16° 08' 49,6'' LS y 68° 32' 87,3'' de LW, a una altitud media de 3967 msnm. La localidad pertenece a la provincia Omasuyos del Altiplano Norte, donde aún se cultiva y conserva la cañahua. Los datos fueron obtenidos por medio de entrevistas directas al productor, recabando información sobre el estado actual de la comunidad, referido principalmente a sus actividades económicas. Para evitar la redundancia de la información extraída se hizo uso de la matriz de Vester por análisis FODA, identificando así las variables más relacionadas en la producción de cañahua. Seguidamente se procedió al cálculo de RNA según el tipo de arquitectura se utilizaron, las conexiones perceptrón multicapa, tomando como redes válidas el mejor ajuste de predicciones sobre el conjunto de datos de prueba; se usó el modelo de Von Thünen desarrollando estrategias para el incremento de de la producción de cañahua. Los resultados indican que la economía campesina de Coromata Media está pasando por un proceso de cambio, pero no aún a una economía capitalista, debida a que la familia campesina si bien produce, no vende todo a pesar de estar articulada al mercado, reconociendo la capacidad de respuesta de los campesinos a diversas presiones socioeconómicas, lo cual se manifiesta su persistencia en distintas situaciones, como la transformación del espacio-físico-natural en un espacio-socio-económico. | |
