Desafíos petroleros para América Latina y África ante la expansión asiática

Hernández, Israel Alejandro Quijano; Guerrero, Diego

doi:10.24241/rcai.2016.114.3.63

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“…El rentismo petrolero ejerció influencia en la definición del neoextractivismo platanerobananero porque se lo vio como un mecanismo adicional para que el Estado obtuviera recursos del sector agrícola. Entre 2010 y 2014 el gobierno tuvo un déficit fiscal importante (Hernández y Guerrero, 2016) y recibió relativamente pocos ingresos fiscales directos de la agricultura, a pesar de haber eliminado en 1999 las exenciones impositivas para el sector 25 , debido al aumento del número de cooperativas y empresas agrícolas estatales. El extractivismo agrario representaba una oportunidad para el gobierno de apropiarse de rentas generadas por exportación, como ocurría con el petróleo.…”

Section: Escenarios Consecuenciasunclassified

“…El argumento central es que además de recrear las consecuencias negativas del extractivismo (véase Galarza, 2017, sobre explotación bananera en Ecuador), el acuerdo aun sin haberse realizado contribuyó a afectar negativamente la seguridad alimentaria 7 . El análisis se basa en información de periódicos nacionales y locales, declaraciones de representantes estatales y productores, que 5 Los precios internacionales del petróleo se recuperaron desde 2010, pero su impacto en Venezuela fue menor por la cantidad de petróleo enviado a China para pagar compromisos con ese gobierno y problemas de producción de la compañía petrolera estatal (Hernández y Guerrero, 2016). 6 El análisis contrafáctico compara lo que ha sucedido con lo que hubiera podido suceder, si el acuerdo rusovenezolano se hubiera desarrollado.…”

Section: Introductionunclassified

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Neoextractivismo agrario y sus efectos en el complejo platanero/bananero venezolano (segunda década del siglo 21)

Giacalone

2020

Agroalim

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El análisis de un proyecto fallido para exportar bananas a la Federación Rusa en 2010 muestra: i) la presencia de distintas dimensiones del extractivismo agrario en Venezuela; y, ii) que el extractivismo neoliberal y el “progresista” (o neoextractivismo) del siglo XXI tienen efectos negativos similares. Sin embargo, dos factores diferencian el caso venezolano de otros ejemplos latinoamericanos: Venezuela es un Estado rentista que basa su economía en la extracción de petróleo y un importador neto de alimentos, por lo cual es necesario analizar la influencia del rentismo en el neoextractivismo y sus consecuencias en la seguridad alimentaria. El caso de estudio permite argumentar que, si bien la extracción de recursos agrarios no tiene el mismo peso que la de petróleo, el modelo rentista se intentó extender a la agricultura sin atender a las características específicas del sector. El proyecto bananero se estableció, pero no llegó a funcionar por problemas de la empresa rusa y, aun sin haberse alcanzado a realizar, contribuyó a agravar problemas de seguridad alimentaria, además de crear problemas ambientales, económicos y sociales. El artículo combina el análisis de caso con análisis comparativo y análisis contrafáctico (en especial, para identificar las consecuencias de distintos escenarios), con base en material recolectado entre 2009 y 2012 y actualizado en 2016. El objetivo es contribuir a la discusión del neoextractivismo en América Latina, así como ampliar nuestra comprensión del proceso de intervención estatal en el sector agrícola que llevó a la situación actual de inseguridad alimentaria en Venezuela.

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Section: Escenarios Consecuenciasunclassified

Section: Introductionunclassified

Neoextractivismo agrario y sus efectos en el complejo platanero/bananero venezolano (segunda década del siglo 21)

Giacalone

2020

Agroalim

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Application of Machine Learning Methods for Data Analytics in Social Sciences

Oreški

2023

Wseas Transactions on Systems

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This article addresses the challenges in the application of artificial intelligence methods such as machine learning, computational intelligence and/or soft computing methods in social sciences. The literature review is performed in order to give a review of different approaches and methods that have been applied so far. The most used method in social sciences and management is the SWOT method, for the identification of strengths, weaknesses, opportunities, and threats when making strategic decisions. Two fundamental characteristics of previous approaches are the development of numerical models of utility functions and the possibility of upgrading these models by formalizing the intuition of strategic decision-makers. There are several shortcomings of the existing approaches. The application of computational intelligence and machine learning methods in social sciences is identified as one of the most challenging and promising areas, which could overcome identified shortcomings. The principles of one popular machine learning method, the decision tree, are explained and a demonstration is performed on the case study of churn prediction. Benchmarking data set from the publicly available repository is used to demonstrate the suggested approach Evaluation results measured through model accuracy and reliability gave promising results for further analysis. A developed predictive model could serve as a standalone tool or as support for decision-making in social sciences.

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Desafíos petroleros para América Latina y África ante la expansión asiática

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Neoextractivismo agrario y sus efectos en el complejo platanero/bananero venezolano (segunda década del siglo 21)

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