MATRIZ DE DIAGNÓSTICO ESG 3D: UNA PROPUESTA DE MARCO PARA EL DIAGNÓSTICO ESG EN VITICULTURA
Resumen
Este artículo propone un instrumento de diagnóstico ESG para la viticultura, estructurado en torno a la Matriz de Diagnóstico ESG 3D y un panel de análisis para apoyar la toma de decisiones. El método consistió en el diseño de un cuestionario con bloques de identificación, nueve módulos centrales vinculados a los pilares ESG y las etapas de la cadena de valor, un bloque transversal de evidencia y madurez, y un bloque de percepción estratégica. Las respuestas se registraron en una escala de 0 a 10 y se convirtieron en puntuaciones para las 36 celdas de la matriz. Los resultados indican 65 ítems con amplia cobertura basados en referencias ESG, lo que permite una representación gráfica centrada en la priorización gerencial. El estudio concluye que la Matriz de Diagnóstico ESG 3D, respaldada por criterios de puntuación transparentes, es una herramienta prometedora para el diagnóstico ESG en productores de uva.
Biografía del autor/a
Doctor en Ciencia de la Computación por la Universidad Federal de Pernambuco (UFPE). Profesor del Programa de Posgrado en Dinámicas de Desarrollo del Semiárido de la Universidad Federal del Valle del São Francisco (UNIVASF) e investigador en las áreas de Inteligencia Artificial, Tecnología Educativa, Learning Analytics y Chatbots. Desarrolla soluciones tecnológicas orientadas a resolver problemas reales del Semiárido brasileño.
Ingeniero Agrónomo por la Universidad Federal de Paraíba (UFPB), con MBA en ESG y Magíster en Dinámicas de Desarrollo del Semiárido por la Universidad Federal del Valle del São Francisco (UNIVASF), obtenido en 2019.
Doctor en Ciencia de la Computación por la Universidad Federal de Pernambuco (UFPE). Profesor del Doctorado Profesional en Agroecología y Desarrollo Territorial (PPGADT) de la Universidad Federal del Valle del São Francisco (UNIVASF) e investigador en las áreas de Inteligencia Artificial, e-Learning, Minería de Datos Educativos, Business Intelligence y Tecnologías de la Información aplicadas a la gestión pública.
Ingeniero en Computación por la Universidad Federal de Pernambuco (UFPE), con experiencia en proyectos de desarrollo de sistemas utilizando PHP, Java, JavaScript, HTML, CSS, Python (Django), SQL y Android. Desarrolla soluciones eficientes, escalables y alineadas con las mejores prácticas de la ingeniería de software.
Referencias
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