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Abordagem com Redes Bayesianas [Brasil]

Abordagem com Redes Bayesianas

approaches_1975 - Brasil

Completude: 94%

1. Informação geral

1.2 Detalhes do contato das pessoas capacitadas e instituições envolvidas na avaliação e documentação da abordagem

Pessoa(s) capacitada(s)

Especialista em GST:
Especialista em GST:
Especialista em GST:

Steinmetz Liron

steinmetz@tu-berlin.de

Berlin Institute of Technology (Technische Universität Berlin), Environmental Assessment and Planning Research Group

Secr. EB 5, Straße des 17. Juni 145, 10623 Berlin, Germany

Nome do projeto que facilitou a documentação/avaliação da Abordagem (se relevante)
Book project: Making sense of research for sustainable land management (GLUES)

1.3 Condições em relação ao uso da informação documentada através de WOCAT

Quando os dados foram compilados (no campo)?

11/12/2015

O compilador e a(s) pessoa(s) capacitada(s) aceitam as condições relativas ao uso de dados documentados através do WOCAT:

Sim

2. Descrição da abordagem de GST

2.1 Descrição curta da abordagem

Serve para estimar a probabilidade de adoção e a eficácia de opções/inovações para o gerenciamento de recursos naturais: a) descrição de relações causa-efeito; b) recomendações de ações finais para gestão sustentável de recursos (aqui: na região de Itaparica no Nordeste brasileiro).

2.2 Descrição detalhada da abordagem

Descrição detalhada da abordagem:

A abordagem foca apoiar a implementação de uma ou várias inovações. Na aplicação descrita aqui era para reforçar a conservação de uma árvore nativa que é bem adaptada ao clima e ecossistema local, finalmente segurando respectivos serviços ecossistémicos, bem como beneficiar a agricultura familiar ao longo prazo. Ligando conhecimento local com dados qualitativos e quantitativos - proporcionando uma visão geral para um gerenciamento em pequena escala.

Conectando conhecimentos multidisciplinares para apoiar a tomada de decisão através de abordagens inter e transdisciplinares de análises de constelação e redes Bayesianas.
Três componentes para construção:
(a) Estabelecimento de elementos que representem fatores relevantes para um particular sistema ambiental ou problema,
(b) Ligações entre elementos,
(c) As tabelas de probabilidade condicional (TPCs) atrás de cada nó (elemento) usada para calcular o estado do nó.
Utilizando dados de questionários, classificações foram introduzidas em um modelo utilizando o software Netica (Netica 5.12 - a versão simples até 15 nós está gratuita).

Criação do modelo de rede Bayesiana:
Os objetivos e intervenções para um processo de inovação como estratégia de gestão sustentável foram caracterizados com cientistas organizando um diagrama conceitual incluindo elementos mapeados. Os estados dos nós foram determinados através de bibliografia e consultas a especialistas (cientistas, partes interessadas e especialistas de tópicos relacionados).
Na última etapa, uma análise de sensibilidade foi feita na rede Bayesiana para realçar os nós cruciais com maior influência nos objetivos para finalmente obter ações recomendadas.

A participação das partes interessadas é o principal elemento dentro do processo de projetar as redes Bayesianas. Em consultas preliminares, ajudará não só em identificar fatores e relações influentes, mas suas avaliações, compiladas em sessões de entrevistas, permitem também uma posterior quantificação dos estados dos nós. Neste estudo de caso, as partes interessadas eram pequenos produtores rurais, representantes de instituições de apoio à agropecuária, solo, vegetação e especialistas em plantio da árvore.

2.3 Fotos da abordagem

2.5 País/região/locais onde a abordagem foi aplicada

País:

Brasil

Região/Estado/Província:

Pernambuco, Brazil

Especificação adicional de localização:

Itaparica Reservoir, Petrolândia

2.6 Datas de início e término da abordagem

Indique o ano de início:

2014

Ano de término (caso a abordagem não seja mais aplicada):

2016

2.7 Tipo de abordagem

  • A abordagem tem um caráter científico. Numa versão bem simplificada (poucos nós), poderia servir em instituições profissionais.

2.8 Principais metas/objetivos da abordagem

Princípios de modelagem com redes Bayesianas é a integração de vários assuntos e componentes de um sistema, onde a informação de diferentes fontes pode ser integrada, também manuseando dados em falta e incerteza. O resultado podem ser recomendações que suportam a tomada de decisões de gestão local. Como o método é forte na integração do conhecimento transdisciplinar, ele tem o potencial para se tornar um dos métodos fundamentais na gestão ambiental.

2.9 Condição que propiciam ou inibem a implementação de tecnologia/tecnologias aplicada(s) segundo a abordagem

Normas e valores sociais/culturais/religiosos
  • Propício

É necessário gerar conhecimento sobre as opções e benefícios ao longo prazo.

Disponibilidade/acesso a recursos e serviços financeiros
  • Propício

Um potencial apoio financeiro poderia se dar através de programas nacionais para pequenos produtores rurais; adequados programas de crédito patrocinados pelo governo, instituições públicas e governamentais (inclusive cursos através da SEBRAE), tanto como grandes compradores de produtos agrícolas segurando a comercialização final.

Quadro jurídico (posse de terra, direitos de uso da terra e da água)
  • Propício

O estabelecimento de plantações perto de uma fonte de água (tanto um açude como um perímetro irrigado ou outro esquema de irrigação) facilitaria.

Conhecimento sobre GST, acesso a suporte técnico
  • Propício

Veja a parte financeira: um apoio técnico e financeiro poderia facilitar.

3. Participação e papel das partes interessadas envolvidas

3.1 Partes interessadas envolvidas na abordagem e seus papéis

  • Usuários de terra/comunidades locais

Fazendeiros de uma comunidade reassentada em áreas secas; Representação da tribo indígena Pankararu

  • Especialistas em GST/ consultor agrícola

Especialista em solo e plantio; Especialista em vegetação e biodiversidade da Caatinga

  • Governo nacional (planejadores, responsáveis pelas decisões)

Instituto Agronômico de Pernambuco (IPA); Delta como instituição contratada pelo Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA)

  • Companhia de Reprodução de Plantas, Ciência de Sementes
3.2 Envolvimento do usuários de terra/comunidades locais nas diferentes fases da abordagem
Envolvimento do usuários de terra/comunidades locais Especifique quem estava envolvido e descreva as atividades
Iniciação/motivação Passivo entrevistas
Planejamento Nenhum
Implementação Participativo entrevistas
Monitoramento/avaliação Participativo entrevistas

3.3 Fluxograma (se disponível)

Descrição:

Fluxograma de trabalho da produção de rede Bayesiana (RB) no projeto Innovate.

Autor:

Liron Steinmetz, Verena Rodorff

3.4 Decisão sobre a seleção de tecnologia/tecnologias de GST

Foram tomadas decisões quanto à seleção de tecnologia(s):
  • A abordagem foi introduzida por cientistas.
Explique:

A metodologia pode ser utilizada para tecnologias de usu sutentável de recursos naturais, tanto que pode ser utilizada para outros fins. No nosso caso de escassez de dados foi bem útil pois consegue lidar com fontes e tipos de dados diferentes.

Especifique em que base foram tomadas as decisões:
  • Resultados de pesquisa

4. Suporte técnico, reforço das capacidades e gestão do conhecimento

4.1 Reforço das capacidades/formação

Foi oferecida formação aos usuários da terra/outras partes interessadas?

Sim

Especifique quem foi capacitado:
  • Usuários de terra
  • Equipe de campo/consultores
Tipo de formação:
  • Agricultor para agricultor
  • Áreas de demonstração
Tipo de formação:
  • participar numa análise feita por um grupo
Assuntos abordados:

A oficina de constelação lembrou a área de atuação de cada cidadão. Participantes comentaram que gostaram da oficina pois ajudou a ver o cuadro do engajamento de várias perspectivas - isto é gralmente conhecido mas não tanto com das suas interligações e complexidade.

4.2 Serviço de consultoria

Os usuários de terra têm acesso a um serviço de consultoria?

Não

4.3 Fortalecimento da instituição (desenvolvimento organizacional)

As instituições foram fortalecidas ou estabelecidas através da abordagem?
  • Sim, significativamente
Especifique a que nível (níveis) as instituições foram fortalecidas ou estabelecidas:
  • Local
Descreva instituição, papéis e responsabilidades, membros, etc.

Fatores decisivos para a adoção de inovações foram identificados, incluindo favorecer técnicas de cultivo para árvores de Umbuzeiros (por exemplo, aditivos para o solo)

Especifique o tipo de apoio:
  • Reforço das capacidades/formação

4.4 Monitoramento e avaliação

Monitoramento e avaliação são partes da abordagem?

Sim

Caso afirmativo, esta documentação é destinada a ser utilizada para monitoramento e avaliação?

Não

4.5 Pesquisa

A pesquisa foi parte da abordagem?

Sim

Especifique os tópicos:
  • Sociologia
  • Economia/Marketing
  • Ecologia
  • Tecnologia
Dê mais detalhes e indique quem realizou a pesquisa:

Pesquisa formou parte das oficinas, porém mais por parte das organizadoras - membros de universidade.

5. Financiamento e apoio material externo

5.1 Orçamento anual para o componente de GST da abordagem

Caso o orçamento exato seja desconhecido, indique a faixa:
  • < 2.000
Comentários (p. ex. principais fontes de recursos/principais doadores):

Fundos do projeto científico cobriam as relativas baixas despesas, hipoteticamente a abordagem pode ser realizada sem custo nenhum. 100%

5.2 Apoio financeiro/material concedido aos usuários da terra

Os usuários da terra receberam apoio financeiro/material para a implementação de tecnologia/tecnologias?

Não

5.3 Subsídios para entradas específicas (incluindo mão-de-obra)

  • Nenhum
 
Se a mão-de-obra pelos usuários da terra foi uma entrada substancial, isso foi:
  • Voluntário

5.4 Crédito

Foi concedido crédito segundo a abordagem para atividades de GST?

Não

5.5 Outros incentivos ou instrumentos

Foram utilizados outros incentivos ou instrumentos para promover a implementação das tecnologias de GST?

Não

6. Análise de impactos e declarações finais

6.1 Impactos da abordagem

A abordagem auxiliou os usuários da terra a implementar e manter as tecnologias de GST?
  • Não
  • Sim, pouco
  • Sim, moderadamente
  • Sim, significativamente

Diferentes cenários da abordagem com as redes Bayesianas enfatizam a probabilidade de implementação da ação estudada e recomendada.

A abordagem concedeu autonomia aos grupos social e economicamente desfavorecidos?
  • Não
  • Sim, pouco
  • Sim, moderadamente
  • Sim, significativamente

A abordagem foi conduzida especialmente para pequenos produtores rurais, sem técnicas sofisticadas de irrigação, bem como para a tribo indígena Pankararu.

A abordagem melhorou as questões de posse de terra/diretos do usuário que inibiam a implementação das tecnologias de GST?
  • Não
  • Sim, pouco
  • Sim, moderadamente
  • Sim, significativamente

O modelo de rede Bayesiana oferece fontes alternativas para aditivos no solo caso os direitos de uso da terra estejam obstruindo a disponibilidade.

A abordagem resultou em segurança alimentar aprimorada/nutrição melhorada?
  • Não
  • Sim, pouco
  • Sim, moderadamente
  • Sim, significativamente

Não imediatamente, mas será possível a longo prazo.

Did the Approach lead to improved livelihoods / human well-being?
  • Não
  • Sim, pouco
  • Sim, moderadamente
  • Sim, significativamente

Os cenários da abordagem com as redes Bayesianas apontaram para grandes chances de a tecnologia estudada ser adotada.

6.2 Principal motivação dos usuários da terra para implementar a GST

  • Produção aumentada
  • Lucro (lucrabilidade) aumentado, melhora da relação custo-benefício
  • Pagamentos/subsídios
  • Consciência ambiental
  • well-being and livelihoods improvement

6.3 Atividades de sustentabilidade de abordagem

Os usuários da terra podem manter o que foi implementado através da abordagem (sem apoio externo)?
  • Sim
Caso afirmativo, descreva como:

Lições aprendidas (especialmente para a mistura de aditivos para o solo mais favorável) melhoraram a eficácia do potencial do cultivo de Umbuzeiros. O conjunto de partes interessadas envolvidas na criação da rede Bayesiana inclui redes de oportunidades de negócios para usuários da terra.

6.4 Pontos fortes/vantagens da abordagem

Pontos fortes/vantagens/oportunidades na visão do compilador ou de outra pessoa capacitada
A arbitrária combinação das variáveis de entrada de qualquer dado contexto possibilita o cálculo probabilístico do cenário resultante ou determina previamente os alvos objetivos.
Através da ocorrência de probabilidades na rede Bayesiana podem ser aplicados futuramente espaços de manobra. Projeções de gerenciamento podem ser divulgadas para tomadores de decisões e pessoas envolvidas.
Conectar a rede Bayesiana com a Análise de Constelação permite complementar as linhas de conexão com probabilidades e apoia o processo de tomada de decisão de atividades de gestão sustentável do uso da terra, métodos que provam ser altamente transdisciplinares.

6.5 Pontos fracos, desvantagens da tecnologia e formas de superá-los

Pontos fracos/vantagens/riscos na visão do compilador ou de outra pessoa capacitada Como eles podem ser superados?
O componente estatístico da abordagem com a rede Bayesiana é de difícil acesso para grupos interessados com menor grau de escolaridade ou semi-analfabetos. Porcentagens de estimativas probabilísticas podem ser transportadas para gráficos equivalentes (por exemplo, escala gradual de emoticons).

7. Referências e links

7.1 Métodos/fontes de informação

  • visitas de campo, pesquisas de campo
  • entrevistas com usuários de terras

7.2 Referências às publicações disponíveis

Título, autor, ano, ISBN:

Rodorff V., Steinmetz L., Siegmund-Schultze M., Köppel J. (2015) Using Bayesian networks to depict favouring frame conditions for sustainable land management: Umbuzeiro-tree planting by smallholders in Brazil

Disponível de onde? Custos?

Session: Methods, tools and impact applications. Tropentag ‘Management of land use systems for enhanced food security - conflicts, controversies and resolutions’, September 16 – 18, 2015, Humboldt-Universität zu Berlin, Berlin, Germany

7.3 Links para informação relevante que está disponível online

Título/ descrição:

Innovate project

URL:

http://www.innovate.tu-berlin.de/v_menue/subprojects/sp7_decision_support_approach_and_project_coordination/sp7_rm1_decision_support_approach/parameter/en/

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