Introducción

En la última década, los estudios de adopción de innovaciones tecnológicas en la agricultura constituyen un tema de creciente interés por los investigadores. En este sentido, los factores que influyen en la innovación y el análisis científico de sistemas campesinos por grupos homogéneos o dominios de recomendaciones, son abordados de manera conjunta desde diferentes disciplinas y escenarios productivos (11. Barba A, Espinosa J, Suris M. Adopción de prácticas para el manejo agroecológico de plagas en la sandía (Citrullus lanatus Thunb.) en Azuero, Panamá. Revista de Protección Vegetal. 2015;30(2):104-14. -55. Cuevas Reyes V, Loaiza Meza A, Espinosa García JA, Vélez Izquierdo A, Montoya Flores MD. Tipología de las explotaciones ganaderas de bovinos doble propósito en Sinaloa, México. Revista Mexicana de Ciencias Pecuarias. 2016;7(1):69-83. ).

Por otra parte, una de las formas del sistema de producción de arroz en Cuba es la denominada producción no especializada o popular que se caracteriza por su realización a pequeña y mediana escala, con bajo empleo de insumos externos, la utilización de variedades adaptadas a los diferentes agroecosistemas y amplio uso de la tracción animal y el trabajo manual (66. Socorro M, Sánchez S. Capítulo 16.- Producción de arroz con bajos insumos. In: Funes-Aguilar F, Vázquez LL, editors. Avances de la Agroecología en Cuba. Sección C: Sistemas agroecológicos de cultivos. Primera Edición. La Habana, Cuba: Estación Experimental de Pastos y Forrajes Indio Hatuey, Matanzas.; 2016. p. 263-78. ). En este contexto, las Cooperativas de Créditos y Servicios (CCS) aportan más 50 % de la producción nacional, en un ambiente heterogéneo en cuanto a las circunstancias socioculturales, económicas, medioambientales y tecnológicas; que inciden en la sostenibilidad de los agroecosistemas arroceros.

Al respecto, la provincia Mayabeque presenta un gran número de asociados pertenecientes a las CCS que participan en la producción popular de arroz y adoptan diferentes prácticas agroecológicas en este cultivo. Sin embargo, tanto a nivel provincial como nacional, existen pocos estudios con la aplicación de métodos multivariados para la identificación de los factores que determinan la innovación y el análisis de los sistemas locales de producción de arroz por dominios de recomendaciones.

Por ello, se realizó esta investigación con el objetivo de identificar los principales factores que influyen en la adopción de innovaciones tecnológicas en la producción de arroz (Oryza sativa L), así como determinar y caracterizar los grupos de fincas o dominios de recomendaciones, según sus necesidades y limitantes tecnológicas.

Materiales y métodos

La investigación se desarrolló durante los años 2008-2015 en el municipio Madruga, situado al nordeste de la provincia de Mayabeque. Tiene una extensión superficial de 465,6 Km² que representa el 12,4 % del territorio de esta provincia. Su punto centro se ubica en los 22°55' latitud norte y los 81°52' longitud oeste (77. GEOCUBA. Municipio Madruga [Internet]. Infraestructura de Datos Espaciales de la República de Cuba. 2013 [cited 2015 Aug 7]. Available from: http://www.iderc.co.cu/phpGeodic/ ). El clima es tropical de sabana (88. Cruz DM, Gómez RA, Cordovés C. Clasificación climática de Köppen. Orientaciones para su estudio. [Internet]. Ilustrados.2007 [cited 22/10/2019]. Available from: http://www.ilustrados.com/tema/10346/Clasificacion-climatica-Koppen-Orientaciones-paraestudio.html ) con temperatura media anual de 23,9 °C, humedad relativa del 79 % y promedio de precipitaciones anuales de 1954 mm. Desde el punto de vista productivo, el territorio cuenta con 14 CCS (99. ONEI-Oficina Municipal de Estadística e Información en Madruga. Anuario Estadístico de Madruga 2017. [Internet]. 2018 [cited 28/08/2019]. Available from: http://www.one.cu/aed2017/24Mayabeque/Municipios/05Madruga.pdf ), existe tradición en la producción de arroz a pequeña y mediana escala con un 4 % de participación en el volumen de producción regional y el rendimiento agrícola asciende a 3,17 t ha^-1, el cual se corresponde con 3,20 t ha^-1 que es la media nacional.

Dicha investigación tuvo un alcance exploratorio-descriptivo donde se utilizaron métodos teóricos (inducción-deducción, análisis-síntesis, histórico-lógico) y empíricos (diseño no experimental de corte transversal). Se empleó la encuesta como método para la recolección de datos provenientes de 43 variables de tipo cualitativa y cuantitativa. El instrumento consistió en un cuestionario de preguntas abiertas y cerradas, el cual estuvo integrado por cinco apartados que respondieron a: (i) la información general del agricultor, (ii) su situación tecnológica, (ii) los recursos naturales y las prácticas agroecológicas, (iii) el acceso a los insumos externos y su repercusión en los resultados productivos y (iv) las relaciones institucionales y los aspectos vinculados al conocimiento.

El universo o población estuvo representado por la totalidad de agricultores que se dedican a la producción de arroz y pertenecen a las CCS. Dicha cifra alcanzó un valor de N = 354, de acuerdo con el Registro Municipal de Asociados de la ANAP. Se utilizó la fórmula para el cálculo del tamaño de muestra necesario para una estimación con error máximo prefijado (1010. Guerra CW, Menéndez E, Borrero R, Egaña E. Tamaño de muestra necesario para una estimación con error máximo prefijado. In: Estadística. Ciudad de La Habana, Cuba: Editorial Pueblo y Educación; 1989. p. 136-7.) mediante la expresión 1 $n={\left(\frac{\sigma Z_{1-\alpha /2}}{d}\right)}^2$ .

donde:

n es el tamaño de muestra deseado σ es la desviación estándar

1-α es el nivel de confianza que es fijado por el investigador y se asumió un nivel de confianza de 0,95.

Z_1-α/2 es el valor de la Tabla Z, según el nivel de confianza.

1-α y d corresponde al margen de error

Se consideró un error máximo admisible del 30 % (0,30) de la desviación estándar según el rango establecido.

(0,25>σ<0,50) por estudios sobre este tema (1111. Glenn I. Determining Sample Size. [Internet]. Florida Cooperative Extension Service, Institute of Food and Agricultural Sciences, University of Florida.; 1992 [cited 10/03/2020]. Available from: http://www.gjimt.ac.in/web/wp-content/uploads/2017/10/2_Glenn-D.-Israel_Determining-SampleSize.pdf ,1212. Bartlett J, Kotrlik J, Higgins C. Organizational research: Determining appropriate sample size in survey research. Information Technology, Learning and Performance Journal. 2001;19(1):43-50.).

De la cifra total, se seleccionó una muestra de n=44 (12, 4 % de la población) mediante el muestreo aleatorio simple y con cumplimiento de criterios de elegibilidad, la cual estuvo conformada por agricultores de nueve CCS (64 % del total de entidades de su tipo en el municipio), que declararon sus intenciones de colaboración. A partir de los datos ofrecidos en los cuestionarios, se ejecutó el análisis y el procesamiento estadístico con el programa SPSS versión 21 sobre Windows. Para la identificación de los factores que influyen en la adopción de innovaciones tecnológicas, se eligieron las variables de tipo cuantitativa y cualitativa ordinal y se determinaron aquellas con capacidad discriminatoria mediante la estadística descriptiva (CV≥50 %), descartándose la información redundante. Se efectuó el análisis de componentes principales para variables mixtas (1313. Torres V, Ramos N, Lizazo D, Monteagudo F, Noda A. Modelo estadístico para la medición del impacto de la innovación o transferencia tecnológica en la rama agropecuaria. Revista Cubana de Ciencia Agrícola. 2008;42(2):133-9.) con el criterio de valor propio mayor o igual a la unidad (λ≥1) y el uso de la rotación ortogonal (método Varimax).

La determinación de los dominios de recomendaciones se efectuó con el análisis de conglomerados jerárquicos según el método de Ward y con la medida de intervalo de distancia euclídea al cuadrado (1313. Torres V, Ramos N, Lizazo D, Monteagudo F, Noda A. Modelo estadístico para la medición del impacto de la innovación o transferencia tecnológica en la rama agropecuaria. Revista Cubana de Ciencia Agrícola. 2008;42(2):133-9.). Se utilizó la técnica gráfica del dendrograma en la representación de los grupos y el corte que indujo la detención del proceso de fusión de los distintos grupos se realizó a una distancia (valor reescalado) de 3 %.

Resultados y discusión

En la caracterización de los sistemas locales de producción de arroz del municipio Madruga, se detectó que no todas las variables contribuyen de igual modo a la clasificación de las fincas. El análisis descriptivo evidenció que, de las 43 variables iniciales, solamente 17 presentaron valores de CV iguales o superiores al 50 %. Por lo tanto, estas variables contribuyeron a la identificación de los factores de innovación y constituyeron los puntos de diferenciación entre los grupos o dominios de recomendaciones, debido a su capacidad discriminatoria (Tabla 1).

La variable Compra de Semilla alcanzó el mayor valor del coeficiente de variación (Tabla 1) y esto se debió al escaso número de agricultores que declararon esta vía de adquisición de la semilla. Esta situación corrobora el hecho de que los agricultores no utilizan la semilla proveniente del sistema formal, lo que indica la trascendencia de contar con un sistema local de producción de semillas. En este sentido, algunos autores afirman que el sostenible funcionamiento de la producción de semilla certificada a escala local, es una de las necesidades imperiosas para el desarrollo de programas dirigidos a garantizar de forma estable la disponibilidad y el acceso de semilla de alta calidad, con el fin de mantener la pureza de los cultivares (1414. Ortiz R, Ríos H, Miranda S, Martínez M. Origen e impacto del Fitomejoramiento Participativo Cubano. San José de las Lajas, Mayabeque. Cuba: Ediciones INCA, Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas (INCA); 2016. 80 p.,1515. Cárdenas RM, Moreno I, Gil VD, Bruzón Y. Diagnóstico de Seguridad de Semillas. Parte I. Análisis de los sistemas agrícolas en municipios de Cuba. Cultivos Tropicales. 2017;38(2):94-102.).

Las variables Método Cultural en el Manejo de Plagas y Método de Cosecha, mostraron la relevancia de la fitotecnia del cultivo como aspecto diferenciador entre los agricultores. Estas variables muestran puntos de coincidencia con lo planteado en la literatura, acerca del manejo de las arvenses y la cosecha en la producción popular de arroz. Este escenario productivo se caracteriza por su heterogeneidad, en cuanto al empleo de prácticas agroecológicas a fin de disminuir los efectos nocivos de la competencia inter-específica con el arroz y el uso de técnicas artesanales o de la industria para las actividades de la cosecha y beneficio de este cereal (66. Socorro M, Sánchez S. Capítulo 16.- Producción de arroz con bajos insumos. In: Funes-Aguilar F, Vázquez LL, editors. Avances de la Agroecología en Cuba. Sección C: Sistemas agroecológicos de cultivos. Primera Edición. La Habana, Cuba: Estación Experimental de Pastos y Forrajes Indio Hatuey, Matanzas.; 2016. p. 263-78. ).

En la identificación de los factores de innovación, el análisis de componentes principales reveló la selección de seis componentes con valor propio mayor a la unidad, que explican el 67,63 % de la variabilidad total existente entre los agroecosistemas estudiados (Tabla 2).

El cumplimiento de la primera premisa para la aplicación de este método multivariado aportó que las variables medidas representan el 94 % de las variables con capacidad discriminatoria y sus cargas factoriales alcanzaron valores superiores a 0,40 en cada componente o factor extraído (Tabla 2). Por lo tanto, el grado de correlación es adecuado (1616. Wadkar SK, Singh K, Mohammad A, Malhotra R, Kale RB. Identifying the factors governing attitude towards the e-Agriservice among dairy farmers in Maharashtra, India. Journal of Agriculture and Rural Development in the Tropics and Subtropics. 2016;117(1):1-10.,1717. García Y, Torres V, Ponce de León RE, García D, Mora MM. Application of the Statistical Model of Impact Measuring (SMIM) to evaluate reproductive indicators in a rabbit farm. Cuban Journal of Agricultural Science. 2018;52(1):1-6.); lo que permite la identificación de las variables asociadas en cada componente, la interpretación desde el punto de vista empírico y su denominación.

En la primera componente principal (CP1), las variables de mayor preponderancia fueron la Época de plantación, el Método cultural en el manejo de plagas y el Área trasplantada de un productor, que explicaron 17, 46 % de la varianza. Esto podría deberse al tipo de agricultura que se realiza en los sistemas locales de producción de arroz, en la cual los métodos agrotécnicos tienen gran relevancia en el manejo de cultivo (66. Socorro M, Sánchez S. Capítulo 16.- Producción de arroz con bajos insumos. In: Funes-Aguilar F, Vázquez LL, editors. Avances de la Agroecología en Cuba. Sección C: Sistemas agroecológicos de cultivos. Primera Edición. La Habana, Cuba: Estación Experimental de Pastos y Forrajes Indio Hatuey, Matanzas.; 2016. p. 263-78. ). Por tal motivo, este factor representa el Arreglo espacio-temporal y método cultural y es el punto diferenciador principal entre los grupos de agricultores. Este resultado coincide con estudios realizados en Panamá y Sierra.

Leona, donde se demostró que el nivel de adopción de prácticas agroecológicas está condicionado por el entorno socioeconómico en el que están inmersos los actores principales del sector agropecuario. Así pues, los agricultores con limitaciones financieras y de acceso a insumos externos, son más propensos a adoptar prácticas con un enfoque agroecológico en cultivos de importancia económica (11. Barba A, Espinosa J, Suris M. Adopción de prácticas para el manejo agroecológico de plagas en la sandía (Citrullus lanatus Thunb.) en Azuero, Panamá. Revista de Protección Vegetal. 2015;30(2):104-14. ,33. Chenoune R, Belhouchette H, Gómez y Paloma S, Capillon A. Assessing the diversity of smallholder rice farms production strategies in Sierra Leone. Wageningen Journal of Life Sciences. 2016;76:7-19. https://doi.org/10.1016/j.njas.2015.10.001 ).

Las variables relacionadas con la Nutrición mineral y el Método de secado fueron las de mayor relevancia en el CP2, que explicó 14,32 % de la varianza. También, esta componente comprendió la Selección de semilla y el Método de Cosecha, actividades que forman parte de las atenciones culturales en el cultivo del arroz. Este factor fue denominado Manejo de la nutrición mineral y la postcosecha. Sobre este tema, el análisis de los cuestionarios reveló la existencia de diferentes alternativas en el manejo de la nutrición y el 30 % de los encuestados declaró que usan fertilizantes minerales en dosis pequeñas. Se constató el predominio de métodos manuales en la cosecha, así como el secado artesanal del grano de arroz y que el 84 % de los agricultores seleccionan la semilla con agua.

Estos resultados indican el bajo acceso de los agricultores a los insumos externos, cuestión que incide en la sostenibilidad de sus agroecosistemas (1818. Nicholls CI, Altieri MA, Vázquez LL. Agroecología: Principios para la conversión y el rediseño de sistemas agrícolas. Agroecología. 2015;10(1):61-72.). En cambio, los estudios de tipologías agrícolas en ecosistemas de arroz de riego refieren que la adopción de paquetes tecnológicos con fertilizantes minerales, semillas mejoradas e infraestructura para el procesamiento industrial del arroz; se convierte en una propuesta atractiva, desde la visión económica de los agricultores, debido a la obtención de mayores ingresos para el sostenimiento familiar (1919. Paresys L, Malézieux E, Huat J, Kroff MJ, Rossing WAH. Between all-for-one and each-for-himself: On-farm competition for labour as determinant of wetland cropping in two Beninese villages. Agricultural Systems. 2018;159:126-38.).

La tercera componente (CP3), denominada Adquisición de la semilla y recurso suelo, sustentó 11,01 % de la varianza total de los agroecosistemas estudiados y la variable con mayor contribución a este factor fue la Compra de semilla. Al respecto, los agricultores no identificaron a la falta de semilla certificada como un indicador de alta prioridad y esto puede deberse a que, más del 90 % de los encuestados declaró que producen su propia semilla. Este aspecto resulta un punto esencial para la intervención del Fitomejoramiento Participativo, de acuerdo con las experiencias desarrolladas en la producción popular de arroz, que se centran en la diseminación de cultivares (2020. Moreno I, Puldón V, Cárdenas RM, Soravilla L, Ortiz R, Rivero LE, et al. Protocolo para la certificación local de semilla de arroz. In: Memorias XXI Congreso Científico Internacional del Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas. Varadero, Matanzas. Cuba: Ediciones INCA, Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas (INCA); 2018.).

Las Medidas de Mejoramiento y Conservación de Suelos es otra variable que aportó, en menor magnitud, a la CP3. Acerca de este tema, el estudio exploratorio evidenció que la rotación de cultivos es utilizada por el 86,4 % de los agricultores y las rotaciones predominantes fueron: arroz-pastoreo del ganado vacuno, arrozbarbecho, arroz-frijol y arroz-girasol. Si se tiene en cuenta que el propósito de la producción de arroz en pequeñas áreas es el autoconsumo, entonces los agricultores adoptan esta práctica agroecológica a fin de satisfacer otras necesidades alimentarias y a la vez, contribuyen al manejo sostenible de los suelos (66. Socorro M, Sánchez S. Capítulo 16.- Producción de arroz con bajos insumos. In: Funes-Aguilar F, Vázquez LL, editors. Avances de la Agroecología en Cuba. Sección C: Sistemas agroecológicos de cultivos. Primera Edición. La Habana, Cuba: Estación Experimental de Pastos y Forrajes Indio Hatuey, Matanzas.; 2016. p. 263-78. ,2121. Martínez F, García C, Gómez LA, Aguilar Y, Martínez-Viera R, Castellanos N, et al. Manejo sostenible de suelos en la agricultura cubana. Agroecología. 2017;12(1):25-38.). La cuarta componente (CP4) presentó alta correlación con los Problemas fitosanitarios y los medios necesarios para enfrentar estos problemas, por ello se le denominó Gestión para el manejo de plagas y explica el 9,96 % de la varianza (Tabla 2). Al igual que la Compra de Semilla, los problemas fitosanitarios no constituyeron un asunto de primer orden y esto se debe a la baja percepción de los agricultores acerca de la incidencia de plagas, aunque el 14 % y 11 % de los encuestados declaró la presencia del ácaro del arroz (Steneotarsonemus spinki Smiley) y el añublo o tizón del arroz (Pyricularia griseae Sacc), respectivamente. Además, se comprobó que la mayoría (70,5 %) no cuenta con equipos fitosanitarios y solo el 36,4 % utilizan diferentes métodos en el manejo de plagas.

Estos resultados concuerdan con un estudio de percepción realizado a los productores de granos del municipio Guanabacoa (Cuba), en el cual se reconoció a la carencia de implementos agrícolas como una de las principales limitantes productivas para el manejo de plagas, así como la ausencia de relación entre el conocimiento de los agricultores sobre las principales plagas asociados a los cultivos y la aplicación de medidas de control (2222. Rodríguez H, Acutín Y, Fernández N, Suris M, Ramírez S, Miranda I, et al. Percepción de productores de granos del municipio Guanabacoa, Cuba, sobre la incidencia de las plagas de almacén. Revista de Protección Vegetal. 2019;34(1):1-6.).

La quinta componente (CP5) estuvo conformada por una sola variable que contribuyó con 7,76 % de la varianza y se le denominó Experiencia del agricultor. En las respuestas a los cuestionarios, más de la mitad de los agricultores consideró su experiencia en el cultivo del arroz como positiva y esto puede deberse a que el 54,5 % superó los 20 años de permanencia en esta actividad agrícola. En este sentido, la literatura consultada señala que los años de experiencia son factores determinantes de la adopción de innovaciones. Los agricultores con más experiencia, son más propensos a la adopción de innovaciones debido a la reducción del riesgo que implica la decisión de adoptar, a medida que aumenta el conocimiento empírico (11. Barba A, Espinosa J, Suris M. Adopción de prácticas para el manejo agroecológico de plagas en la sandía (Citrullus lanatus Thunb.) en Azuero, Panamá. Revista de Protección Vegetal. 2015;30(2):104-14. ,2323. Pérez-Guel RO, Martínez H, López BJ, Rendón R. Estimación de la adopción de innovaciones en la agricultura. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas. 2016;7(Publicación Especial Número 15):2909-23.).

Finalmente, la sexta componente (CP6) tuvo la menor contribución (7,12 %) y estuvo conformada por las variables Norma de siembra y Frecuencia de capacitación. La manifestación de estas variables en la CP6 se debió a que más del 70 % de los encuestados expresó que cumplen con el valor óptimo de la norma de siembra (24 kg ha^-1) y sobre la Frecuencia de capacitación, los agricultores refirieron que las actividades mensuales resultan ser las más provechosas, así como fueron capaces de identificar varias modalidades y recursos necesarios para su desarrollo exitoso.

Los aspectos anteriores indican que existe un marco propicio para la adopción de innovaciones, corroborándose los criterios de diferentes autores al señalar que el acceso al conocimiento tecnológico de un cultivo, sienta las bases de su manejo adecuado para elevar la producción (33. Chenoune R, Belhouchette H, Gómez y Paloma S, Capillon A. Assessing the diversity of smallholder rice farms production strategies in Sierra Leone. Wageningen Journal of Life Sciences. 2016;76:7-19. https://doi.org/10.1016/j.njas.2015.10.001 ,2323. Pérez-Guel RO, Martínez H, López BJ, Rendón R. Estimación de la adopción de innovaciones en la agricultura. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas. 2016;7(Publicación Especial Número 15):2909-23.,2424. Choez V, Cruz O, Carmenate R. Diagnóstico sociocultural del cultivo de soya en San Juan de Pueblo Viejo, Ecuador. Cultivos Tropicales. 2017;38(3):81-5. ). Por lo tanto, esta componente se denominó Cumplimiento de las instrucciones técnicas y aprendizaje del agricultor.

De manera general, estos resultados enfatizan en la fitotecnia del cultivo como factor principal de innovación y difieren con lo señalado por varios autores que le conceden mayor importancia a las variables que contemplan aspectos socioculturales (22. Vaz Pereira DJCJ, Leyva A. El cultivo de maíz (Zea mays L.) dentro del sector agrario de HuamboAngola. Parte II. Dominios de recomendaciones entre los productores de bajos insumos. Cultivos Tropicales. 2015;36(3):14-9. ,2525. Cortez-Arriola J, Rossing WAH, Massiotti RDA, Scholberg JMS, Groot JCJ, Tittonell P. Leverages for on-farm innovation from farm typologies? An illustration for family-based dairy farms in north-west Michoacán, Mexico. Agricultural Systems. 2015;135:66-76. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2014.12.005 ,2626. Rocha-Rodríguez C, Mora-Delgado J, Romero-Vargas JC. Tipología de sistemas de producción en la zona rural del municipio de Ibagué, Colombia. Agronomía Mesoamericana. 2016;27(2):253-64. https://doi.org/10.15517/am.v27i2.24360 ): nivel educativo y atributos personales del jefe de familia, características de la mano de obra, niños en edad escolar y asistencia a clases, económicos: fuentes de ingresos y relaciones con el mercado e institucionales: percepción y participación en organizaciones de agricultores; mientras que los aspectos tecnológicos referidos al manejo agroecológico de los cultivos ocuparon una tercera o cuarta posición.

En los sistemas agrarios, no existen dos agricultores con necesidades tecnológicas idénticas y por otra parte, serían requeridas muchas soluciones, si se atiende a cada productor. Ante esta realidad, es conveniente la clasificación en dominios de recomendaciones, a fin de identificar los sitios en los cuales las tecnologías son apropiadas.

Una situación similar ocurre con los agricultores que producen arroz en el municipio Madruga ya que no tienen características homogéneas y difieren entre ellos según las circunstancias (socioculturales, económicas, medioambientales y tecnológicas) que inciden en la sostenibilidad de los agroecosistemas arroceros. Por ende, se aplicó la técnica correspondiente con vistas a lograr el agrupamiento de los agricultores, a partir de las variables identificadas con anterioridad. Los resultados del análisis de conglomerados se evidenciaron en el dendrograma (Figura 1), el cual representó la conformación de cuatro grupos o dominios de recomendaciones que se caracterizan en la Tabla 3.

La heterogeneidad existente entre los grupos, dado por las diferencias en el manejo fitotécnico del cultivo del arroz principalmente, reflejan su impacto en los rendimientos agrícolas. Esta cuestión debe tenerse en cuenta en el momento de realizar las recomendaciones, de conjunto con las variables que determinan los factores socioculturales y medioambientales, a fin de que la adopción de innovaciones tecnológicas responda a las demandas reales de los agricultores (2727. Sánchez BI, Kallas Z, Gil JM. Importancia de los objetivos sociales, ambientales y económicos de los agricultores en la adopción de maíz mejorado en Chiapas, México. Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias. 2017;49(2):2269-87.).

El Grupo I estuvo integrado por el mayor número de agricultores con escolaridad superior al noveno grado y con más experiencia en el cultivo del arroz en pequeñas áreas. A la par, se emplean métodos tradicionales y recursos locales, que le permiten obtener mayores rendimientos comparado con los grupos restantes. Estos agricultores podrían considerarse experimentados ya que cuentan con potencialidades para la promoción de la agricultura ecológica, debido a que sus integrantes cumplen con algunos de los principios básicos de la agroecología.

La escolaridad más baja predominó en el Grupo II y la experiencia fue menor. Este Grupo desarrolla variadas alternativas de nutrición y diferentes métodos en el manejo de plagas. No obstante, se obtienen rendimientos agrícolas por debajo de las 4 t ha^-1, a causa de los problemas fitosanitarios que confrontan y al desconocimiento de los cultivares. Las recomendaciones hacia este grupo están dirigidas hacia la adopción del método SICA, la adopción de cultivares con resistencia a organismos nocivos y la capacitación acerca del manejo agroecológico de plagas, con énfasis en el uso de los insumos biológicos.

Los Grupos III y IV coincidieron en el alto nivel escolar, los conocimientos acerca de los cultivares de arroz y las técnicas agronómicas de cultivo. En estos grupos, el nivel de experiencia superó los 25 años y la edad promedio de sus integrantes difirió cinco años. No obstante a estas similitudes, el Grupo III se caracteriza por la producción de arroz con el uso de recursos externos a pequeña escala (2 a 3 ha) mientras que el Grupo IV está integrado por el menor número de agricultores, con mayor superficie de cultivo y amplio uso de recursos externos, lo que favorece la obtención de rendimientos cercanos al Grupo I. El principal punto común entre los Grupos III y IV radica en el sistema de producción local de arroz, el cual responde a la imbricación del modelo de la Revolución Verde con los principios de la agroecología, en diferentes escalas de aplicación espacial.

Las recomendaciones para estos Grupos están orientadas hacia la introducción de cultivares de ciclo medio y corto con altos rendimientos agrícolas e industriales, resistentes a organismos nocivos y con bajos requerimientos de agua y fertilizantes. Asimismo, se les sugiere la adopción de las tecnologías de siembra directa en línea y a chorrillo con el manejo de arvenses por métodos mecánicos (uso del escardador rotatorio) y la siembra al inicio del período lluvioso. Su instrumentación permitirá que las prácticas agroecológicas adaptadas localmente, estimulen procesos claves para el funcionamiento de los agroecosistemas arroceros, que conduzcan a su capacidad de resiliencia (1818. Nicholls CI, Altieri MA, Vázquez LL. Agroecología: Principios para la conversión y el rediseño de sistemas agrícolas. Agroecología. 2015;10(1):61-72.).

Conclusiones

Introduction

In the last decade, studies on the adoption of technological innovations in agriculture have been a topic of growing interest for researchers. In this sense, factors that influence innovation and the scientific analysis of peasant systems by homogeneous groups or domains of recommendations are jointly approached from different disciplines and productive scenarios (11. Barba A, Espinosa J, Suris M. Adopción de prácticas para el manejo agroecológico de plagas en la sandía (Citrullus lanatus Thunb.) en Azuero, Panamá. Revista de Protección Vegetal. 2015;30(2):104-14. -55. Cuevas Reyes V, Loaiza Meza A, Espinosa García JA, Vélez Izquierdo A, Montoya Flores MD. Tipología de las explotaciones ganaderas de bovinos doble propósito en Sinaloa, México. Revista Mexicana de Ciencias Pecuarias. 2016;7(1):69-83. ).

On the other hand, one of the forms of the rice production system in Cuba is the so-called non-specialized or popular production, which is characterized by its small and medium scale, with low use of external inputs, the use of varieties adapted to the different agroecosystems and extensive use of animal traction and manual labor (66. Socorro M, Sánchez S. Capítulo 16.- Producción de arroz con bajos insumos. In: Funes-Aguilar F, Vázquez LL, editors. Avances de la Agroecología en Cuba. Sección C: Sistemas agroecológicos de cultivos. Primera Edición. La Habana, Cuba: Estación Experimental de Pastos y Forrajes Indio Hatuey, Matanzas.; 2016. p. 263-78. ). In this context, the Credit and Service Cooperatives (CCS) contribute more than 50 % of the national production, in a heterogeneous environment in terms of socio-cultural, economic, environmental and technological circumstances, which affect the sustainability of rice agroecosystems.

In this regard, Mayabeque province presents a large number of associates belonging to the CCS that participate in popular rice production and adopt different agroecological practices in this crop. However, both at provincial and national level, there are few studies with the application of multivariate methods for factor identification that determine innovation and the analysis of local rice production systems by domains of recommendations.

Therefore, this research was carried out with the objective of identifying the main factors that influence the adoption of technological innovations in rice (Oryza sativa L) production, as well as to determine and characterize the groups of farms or recommendation domains, according to their needs and technological constraints.

Materials and methods

The research was developed during the years 2008-2015 in Madruga municipality, located in the northeast of Mayabeque province. It has a surface area of 465.6 km² which represents 12.4 % of the territory of this province. Its center point is located at 22°55' north latitude and 81°52' west longitude (77. GEOCUBA. Municipio Madruga [Internet]. Infraestructura de Datos Espaciales de la República de Cuba. 2013 [cited 2015 Aug 7]. Available from: http://www.iderc.co.cu/phpGeodic/ ). The climate is tropical savannah (88. Cruz DM, Gómez RA, Cordovés C. Clasificación climática de Köppen. Orientaciones para su estudio. [Internet]. Ilustrados.2007 [cited 22/10/2019]. Available from: http://www.ilustrados.com/tema/10346/Clasificacion-climatica-Koppen-Orientaciones-paraestudio.html ) with an average annual temperature of 23.9 °C, relative humidity of 79 % and average annual rainfall of 1954 mm. From the productive point of view, the territory has 14 CCS (99. ONEI-Oficina Municipal de Estadística e Información en Madruga. Anuario Estadístico de Madruga 2017. [Internet]. 2018 [cited 28/08/2019]. Available from: http://www.one.cu/aed2017/24Mayabeque/Municipios/05Madruga.pdf ), there is a tradition of small and medium-scale rice production with 4 % share of the regional production volume, and the agricultural yield is 3.17 t ha^-1, which corresponds to 3.20 t ha^-1, the national average.

This research had an exploratory-descriptive scope where theoretical (induction-deduction, analysis-synthesis, historical-logical) and empirical (non-experimental cross-sectional design) methods were used. The survey was used as a method for the collection of data from 43 qualitative and quantitative variables. The instrument consisted of a questionnaire with open and closed questions, which consisted of five sections that responded to: (i) farmer's general information, (ii) his technological situation, (ii) natural resources and agroecological practices, (iii) access to external inputs and their impact on production results, and (iv), institutional relations and knowledge-related aspects.

The universe or population was represented by the total number of farmers engaged in rice production and belonging to the CCS. This figure reached a value of N = 354, according to ANAP's (National Association of Rural Farmers) Municipal Registry of Associates. The formula was used to calculate the sample size required for an estimate with a predetermined maximum error using expression 1 $n={\left(\frac{\sigma Z_{1-\alpha /2}}{d}\right)}^2$ (1010. Guerra CW, Menéndez E, Borrero R, Egaña E. Tamaño de muestra necesario para una estimación con error máximo prefijado. In: Estadística. Ciudad de La Habana, Cuba: Editorial Pueblo y Educación; 1989. p. 136-7.).

where:

n is the desired sample size σ is the standard deviation

1-α is the confidence level which is set by the researcher and a confidence level of 0.95 was assumed.

Z_1-α/2 is the value of the Z Table, according to the level of confidence

1-α and d corresponds to the margin of error

A maximum admissible error of 30 % (0.30) of the standard deviation was considered according to the range established (0.25>σ<0.50) by studies on this subject (1111. Glenn I. Determining Sample Size. [Internet]. Florida Cooperative Extension Service, Institute of Food and Agricultural Sciences, University of Florida.; 1992 [cited 10/03/2020]. Available from: http://www.gjimt.ac.in/web/wp-content/uploads/2017/10/2_Glenn-D.-Israel_Determining-SampleSize.pdf ,1212. Bartlett J, Kotrlik J, Higgins C. Organizational research: Determining appropriate sample size in survey research. Information Technology, Learning and Performance Journal. 2001;19(1):43-50.).

From the total number, a sample of n=44 (12.4% of the population) was selected by simple random sampling and with compliance with eligibility criteria, which was made up of farmers from nine CCS (64 % of the total number of entities of this type in the municipality), who declared their intention to collaborate.

Based on the data provided in the questionnaires, the analysis and statistical processing was carried out using SPSS version 21 on Windows. To identify factors influencing the adoption of technological innovations, quantitative and qualitative ordinal variables were chosen and those with discriminatory capacity were determined by means of descriptive statistics (CV≥50 %), discarding redundant information. Principal component analysis was performed for mixed variables (1313. Torres V, Ramos N, Lizazo D, Monteagudo F, Noda A. Modelo estadístico para la medición del impacto de la innovación o transferencia tecnológica en la rama agropecuaria. Revista Cubana de Ciencia Agrícola. 2008;42(2):133-9.) with the criterion of eigenvalue greater than or equal to unity (λ≥1) and the use of orthogonal rotation (Varimax method).

The determination of recommendation domains was performed with hierarchical cluster analysis according to Ward's method and with the squared Euclidean distance interval measure (1313. Torres V, Ramos N, Lizazo D, Monteagudo F, Noda A. Modelo estadístico para la medición del impacto de la innovación o transferencia tecnológica en la rama agropecuaria. Revista Cubana de Ciencia Agrícola. 2008;42(2):133-9.). The graphic technique of the dendrogram was used in the representation of the groups and the cut-off that induced the arrest of the fusion process of the different groups was made at a distance (rescaled value) of 3%.

Results and discussion

In the characterization of the local rice production systems of Madruga municipality, it was detected that not all variables contribute equally to the classification of farms. The descriptive analysis showed that, of the 43 initial variables, only 17 presented CV values equal to or higher than 50 %. Therefore, these variables contributed to the identification of the innovation factors and constituted the points of differentiation between groups or domains of recommendations, due to their discriminatory capacity (Table 1).

The variable Seed Purchase reached the highest value of the variation coefficient (Table 1) and this was due to the low number of farmers who declared this way of acquiring seed. This situation corroborates the fact that farmers do not use seed from the formal system, which indicates the importance of having a local seed production system. In this sense, some authors affirm that the sustainable operation of certified seed production on a local scale is one of the imperative needs for the development of programs aimed at guaranteeing in a stable manner the availability and access to high quality seed, in order to maintain the purity of cultivars (1414. Ortiz R, Ríos H, Miranda S, Martínez M. Origen e impacto del Fitomejoramiento Participativo Cubano. San José de las Lajas, Mayabeque. Cuba: Ediciones INCA, Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas (INCA); 2016. 80 p.,1515. Cárdenas RM, Moreno I, Gil VD, Bruzón Y. Diagnóstico de Seguridad de Semillas. Parte I. Análisis de los sistemas agrícolas en municipios de Cuba. Cultivos Tropicales. 2017;38(2):94-102.).

The variables Cultural Method in Pest Management and Harvesting Method showed the relevance of crop phytotechnology as a differentiating aspect among farmers. These variables show points of coincidence with what is stated in the literature about the management of weeds and harvesting in popular rice production. This production scenario is characterized by its heterogeneity, in terms of the use of agroecological practices to reduce the harmful effects of inter-specific competition with rice and the use of artisanal or industrial techniques for harvesting and processing rice (66. Socorro M, Sánchez S. Capítulo 16.- Producción de arroz con bajos insumos. In: Funes-Aguilar F, Vázquez LL, editors. Avances de la Agroecología en Cuba. Sección C: Sistemas agroecológicos de cultivos. Primera Edición. La Habana, Cuba: Estación Experimental de Pastos y Forrajes Indio Hatuey, Matanzas.; 2016. p. 263-78. ).

In the identification of innovation factors, the principal component analysis revealed the selection of six components with an eigenvalue greater than unity, which explain 67.63 % of the total variability among the agroecosystems studied (Table 2).

Fulfillment of the first premise for this multivariate method application provided that the variables measured represent 94 % of the variables with discriminatory capacity and their factor loadings reached values greater than 0.40 in each component or factor extracted (Table 2). Therefore, the degree of correlation is adequate (1616. Wadkar SK, Singh K, Mohammad A, Malhotra R, Kale RB. Identifying the factors governing attitude towards the e-Agriservice among dairy farmers in Maharashtra, India. Journal of Agriculture and Rural Development in the Tropics and Subtropics. 2016;117(1):1-10.,1717. García Y, Torres V, Ponce de León RE, García D, Mora MM. Application of the Statistical Model of Impact Measuring (SMIM) to evaluate reproductive indicators in a rabbit farm. Cuban Journal of Agricultural Science. 2018;52(1):1-6.); this allows the identification of the associated variables in each component, the interpretation from the empirical point of view and their denomination.

In the first principal component (CP1), variables with the highest preponderance were Planting time, Cultural method in pest management and Transplanted area of a producer, which explained 17, 46 % of the variance. This could be due to the type of agriculture carried out in local rice production systems, in which agro-technical methods have great relevance in crop management (66. Socorro M, Sánchez S. Capítulo 16.- Producción de arroz con bajos insumos. In: Funes-Aguilar F, Vázquez LL, editors. Avances de la Agroecología en Cuba. Sección C: Sistemas agroecológicos de cultivos. Primera Edición. La Habana, Cuba: Estación Experimental de Pastos y Forrajes Indio Hatuey, Matanzas.; 2016. p. 263-78. ). For this reason, this factor represents the spatio-temporal arrangement and cultural method and it is the main differentiating point between groups of farmers. This result coincides with studies conducted in Panama and Sierra Leone, where it was shown that the adoption level of agroecological practices is conditioned by the socioeconomic environment in which the main actors in the agricultural sector are immersed. Thus, farmers with financial constraints and limited access to external inputs are more likely to adopt practices with an agroecological approach in economically important crops (11. Barba A, Espinosa J, Suris M. Adopción de prácticas para el manejo agroecológico de plagas en la sandía (Citrullus lanatus Thunb.) en Azuero, Panamá. Revista de Protección Vegetal. 2015;30(2):104-14. ,33. Chenoune R, Belhouchette H, Gómez y Paloma S, Capillon A. Assessing the diversity of smallholder rice farms production strategies in Sierra Leone. Wageningen Journal of Life Sciences. 2016;76:7-19. https://doi.org/10.1016/j.njas.2015.10.001 ).

Variables related to Mineral nutrition and drying method were the most relevant in CP2, which explained 14.32 % of the variance. Also, this component included Seed selection and Harvesting method, activities that are part of the cultural attentions in rice cultivation. This factor was denominated Management of mineral nutrition and post-harvest. On this topic, the analysis of questionnaires revealed the existence of different alternatives in nutrition management and 30 % of respondents stated that they use mineral fertilizers in small doses. The predominance of manual methods in harvesting was found, as well as the handmade drying of rice grains, and 84 % of farmers select the seed with water.

These results indicate the low access of farmers to external inputs, an issue that affects the sustainability of their agroecosystems (1818. Nicholls CI, Altieri MA, Vázquez LL. Agroecología: Principios para la conversión y el rediseño de sistemas agrícolas. Agroecología. 2015;10(1):61-72.). On the other hand, studies of agricultural typologies in irrigated rice ecosystems show that the adoption of technological packages with mineral fertilizers, improved seeds and infrastructure for industrial rice processing is an attractive proposal from the economic point of view of farmers, due to the higher income obtained for family sustenance (1919. Paresys L, Malézieux E, Huat J, Kroff MJ, Rossing WAH. Between all-for-one and each-for-himself: On-farm competition for labour as determinant of wetland cropping in two Beninese villages. Agricultural Systems. 2018;159:126-38.).

The third component (CP3), called Acquisition of seed and soil resource, supported 11.01 % of the total variance of the agroecosystems studied and the variable with the greatest contribution to this factor was the purchase of seed. In this regard, farmers did not identify the lack of certified seed as a high priority indicator and this may be due to the fact that more than 90 % of respondents stated that they produce their own seed. This aspect is an essential point for the intervention of Participatory Plant Breeding, in accordance with experiences developed in popular rice production, which focus on the dissemination of cultivars (2020. Moreno I, Puldón V, Cárdenas RM, Soravilla L, Ortiz R, Rivero LE, et al. Protocolo para la certificación local de semilla de arroz. In: Memorias XXI Congreso Científico Internacional del Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas. Varadero, Matanzas. Cuba: Ediciones INCA, Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas (INCA); 2018.).

Soil Improvement and Conservation Measures is another variable that contributed, to a lesser extent, to CP3. On this topic, the exploratory study showed that crop rotation is used by 86.4 % of farmers and the predominant rotations were: rice-cattle grazing, rice-fallow, rice-beans and rice-sunflower. If it is taken into account that the purpose of rice production in small areas is self-consumption, then farmers adopt this agroecological practice in order to satisfy other food needs and at the same time, contribute to sustainable soil management (66. Socorro M, Sánchez S. Capítulo 16.- Producción de arroz con bajos insumos. In: Funes-Aguilar F, Vázquez LL, editors. Avances de la Agroecología en Cuba. Sección C: Sistemas agroecológicos de cultivos. Primera Edición. La Habana, Cuba: Estación Experimental de Pastos y Forrajes Indio Hatuey, Matanzas.; 2016. p. 263-78. ,2121. Martínez F, García C, Gómez LA, Aguilar Y, Martínez-Viera R, Castellanos N, et al. Manejo sostenible de suelos en la agricultura cubana. Agroecología. 2017;12(1):25-38.).

The fourth component (CP4) presented a high correlation with Phytosanitary problems and the necessary means to face these problems, therefore it was called Management for pest handling and explains 9.96 % of the variance (Table 2). Like Seed Purchase, phytosanitary problems did not constitute a first order issue and this is due to the low perception of farmers about the incidence of pests, although 14 and 11 % of the respondents declared the presence of rice mite (Steneotarsonemus spinki Smiley) and rice blight (Pyricularia griseae Sacc), respectively. In addition, it was found that the majority (70.5 %) do not have phytosanitary equipment and only 36.4 % use different pest management methods.

These results agree with a perception study carried out with grain producers in Guanabacoa municipality (Cuba), in which the lack of agricultural implements was recognized as one of the main productive limitations for pest management, as well as the absence of a relationship between farmers' knowledge of main pests associated with crops and the application of control measures (2222. Rodríguez H, Acutín Y, Fernández N, Suris M, Ramírez S, Miranda I, et al. Percepción de productores de granos del municipio Guanabacoa, Cuba, sobre la incidencia de las plagas de almacén. Revista de Protección Vegetal. 2019;34(1):1-6.).

The fifth component (CP5) consisted of a single variable that contributed 7.76 % of the variance and was called Farmer experience. In responses to questionnaires, more than half of the farmers considered their experience in rice cultivation as positive and this may be due to the fact that 54.5 % had been in this agricultural activity for more than 20 years. In this sense, the literature consulted indicates that years of experience are determining factors in the adoption of innovations. Farmers with more experience are more likely to adopt innovations due to the reduction of the risk involved in the decision to adopt, as empirical knowledge increases (11. Barba A, Espinosa J, Suris M. Adopción de prácticas para el manejo agroecológico de plagas en la sandía (Citrullus lanatus Thunb.) en Azuero, Panamá. Revista de Protección Vegetal. 2015;30(2):104-14. ,2323. Pérez-Guel RO, Martínez H, López BJ, Rendón R. Estimación de la adopción de innovaciones en la agricultura. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas. 2016;7(Publicación Especial Número 15):2909-23.).

Finally, the sixth component (CP6) had the lowest contribution (7.12 %) and it was made up of the variables Planting standard and Frequency of training. The manifestation of these variables in CP6 was due to the fact that more than 70 % of respondents expressed that they comply with the optimum value of the sowing standard (24 kg ha^-1) and regarding the training frequency, farmers referred that the monthly activities turn out to be the most profitable, as well as they were able to identify several modalities and resources necessary for their successful development.

The above aspects indicate that there is a propitious framework for the adoption of innovations, corroborating the criteria of different authors when they point out that access to the technological knowledge of a crop lays the foundations for its adequate management to increase production (33. Chenoune R, Belhouchette H, Gómez y Paloma S, Capillon A. Assessing the diversity of smallholder rice farms production strategies in Sierra Leone. Wageningen Journal of Life Sciences. 2016;76:7-19. https://doi.org/10.1016/j.njas.2015.10.001 ,2323. Pérez-Guel RO, Martínez H, López BJ, Rendón R. Estimación de la adopción de innovaciones en la agricultura. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas. 2016;7(Publicación Especial Número 15):2909-23.,2424. Choez V, Cruz O, Carmenate R. Diagnóstico sociocultural del cultivo de soya en San Juan de Pueblo Viejo, Ecuador. Cultivos Tropicales. 2017;38(3):81-5. ). Therefore, this component was denominated Compliance with technical instructions and farmer learning.

In general, these results emphasize crop phytotechnics as the main factor of innovation and differ from those indicated by several authors who give greater importance to the variables that contemplate socio-cultural aspects (22. Vaz Pereira DJCJ, Leyva A. El cultivo de maíz (Zea mays L.) dentro del sector agrario de HuamboAngola. Parte II. Dominios de recomendaciones entre los productores de bajos insumos. Cultivos Tropicales. 2015;36(3):14-9. ,2525. Cortez-Arriola J, Rossing WAH, Massiotti RDA, Scholberg JMS, Groot JCJ, Tittonell P. Leverages for on-farm innovation from farm typologies? An illustration for family-based dairy farms in north-west Michoacán, Mexico. Agricultural Systems. 2015;135:66-76. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2014.12.005 ,2626. Rocha-Rodríguez C, Mora-Delgado J, Romero-Vargas JC. Tipología de sistemas de producción en la zona rural del municipio de Ibagué, Colombia. Agronomía Mesoamericana. 2016;27(2):253-64. https://doi.org/10.15517/am.v27i2.24360 ): educational level and personal attributes of household head, characteristics of the labor force, school-age children and school attendance, economic: sources of income and relations with the market and institutional: perception and participation in farmers' organizations; while the technological aspects referred to the agroecological management of crops occupied a third or fourth position.

In agricultural systems, no two farmers have identical technological needs and, on the other hand, many solutions would be required if each farmer were to be addressed. Given this reality, it is convenient to classify recommendations into domains, in order to identify the sites where technologies are appropriate.

A similar situation occurs with the farmers who produce rice in Madruga municipality, since they do not have homogeneous characteristics and differ among themselves according to the circumstances (socio-cultural, economic, environmental and technological) that affect the sustainability of rice agroecosystems. Therefore, the corresponding technique was applied in order to achieve the grouping of farmers, based on the variables identified above. The results of the cluster analysis were shown in the dendrogram (Figure 1), which represented the formation of four groups or domains of recommendations characterized in Table 3.

The heterogeneity existing among the groups, mainly due to differences in the phytotechnical management of rice cultivation, reflects its impact on agricultural yields. This issue should be taken into account when making recommendations, together with the variables that determine sociocultural and environmental factors, so that the adoption of technological innovations responds to the real demands of farmers (2727. Sánchez BI, Kallas Z, Gil JM. Importancia de los objetivos sociales, ambientales y económicos de los agricultores en la adopción de maíz mejorado en Chiapas, México. Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias. 2017;49(2):2269-87.).

Group I was composed of the largest number of farmers with schooling above the ninth grade and with more experience in rice cultivation in small areas. At the same time, they use traditional methods and local resources, which allow them to obtain higher yields compared to remaining groups. These farmers could be considered experienced because they have potential for the promotion of ecological agriculture, due to the fact that their members comply with some of the basic principles of agroecology.

Lower schooling predominated in Group II and less experience. This group develops various nutritional alternatives and different methods of pest management. However, agricultural yields are below 4 t ha^-1, due to the phytosanitary problems they face and the lack of knowledge of cultivars. Recommendations to this group are directed towards the adoption of the SICA method, the adoption of cultivars with resistance to harmful organisms and training in agroecological pest management, with emphasis on the use of biological inputs.

Groups III and IV coincided in the high level of schooling, knowledge about rice cultivars and agronomic cultivation techniques. In these groups, the level of experience exceeded 25 years and the average age of the members differed by five years. Despite these similarities, Group III is characterized by rice production with the use of external resources on a small scale (2 to 3 ha) while Group IV is composed of the smallest number of farmers, with a larger cultivation area and extensive use of external resources, which favors yields close to those of Group I. The main common point between Groups III and IV lies in the local rice production system, which responds to the interweaving of the Green Revolution model with the principles of agroecology, at different spatial scales of application.

The recommendations for these groups are oriented towards the introduction of medium and short cycle cultivars with high agricultural and industrial yields, resistant to harmful organisms and with low water and fertilizer requirements. Likewise, they are suggested to adopt technologies of direct sowing in line and in drip with the management of weeds by mechanical methods (use of the rotary weeder) and sowing at the beginning of the rainy season. Their implementation will allow locally adapted agroecological practices to stimulate key processes for the functioning of rice agroecosystems, leading to their resilience (1818. Nicholls CI, Altieri MA, Vázquez LL. Agroecología: Principios para la conversión y el rediseño de sistemas agrícolas. Agroecología. 2015;10(1):61-72.).

Conclusions