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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Metodología para evaluar la vulnerabilidad al cambio climático de hogares rurales de corregimientos de ladera de Cali utilizando lógica difusa]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Based on the concept of complex, dynamic, non-linear systems that integrate the man-nature relationship, a methodology based on fuzzy logic for determining vulnerability to climate change is proposed. Its application takes effect by rural households in the districts on the hillsides of Cali, choosing as a model the Sustainable Livelihood (SL) framework. Primary information was obtained from a survey among residents under the heading of the concept of the 5 SLAssets: physical, natural, human, economic-financial, socio-cultural-political. Matlab Fuzzy toolbox for fuzzy evaluationof adaptability and sensitivity, the two components of vulnerability is used. For specification of agricultural sensitivity, based on the change of suitability of maize, beans, bananas, cassava and coffee between 2015 and 2030, it was made the most of the availability of databases as WorldClim, Ecocrop, IPCC and software as a DivaGis and ArcGIS. The methodology proved to be promising as an alternative to linear methods to measure vulnerability to climate change and allowed adequately answering the three research questions]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[   <font size="2" face="verdana">      <p align="center"><font size="4"><b>Metodolog&iacute;a para evaluar la vulnerabilidad al cambio clim&aacute;tico de hogares rurales de corregimientos de ladera de Cali utilizando l&oacute;gica difusa</b></font></p>      <P   align="center" ><font size="3"><B>Methodology for assessing vulnerability to climate change of rural househods of Cali hillside districts using fuzzy logic</B></font></P>      <p><i>Luis Fernando G&oacute;mez G.</i>    <br> Departamento de Biolog&iacute;a, Universidad del Valle, Cali - Colombia    <br> E-mail: <a href="mailto:luisfegoz@msn.com">luisfegoz@msn.com</a></p>      <p><i>Orlando Z&uacute;&ntilde;iga Escobar</i>    <br> Departamento de F&iacute;sica, Universidad del Valle, Cali - Colombia    <br> E-mail: <a href="mailto:agrophysik49@gmail.com">agrophysik49@gmail.com</a></p>      <p><b>Recived:</b> April 29, 2015    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> <b>Accepted:</b> August 3, 2015</p>  <hr>      <p><font size="3"><b>Resumen</b></font></p>      <p>Partiendo del concepto de los sistemas complejos, din&aacute;micos, no lineales, que integran larelaci&oacute;n hombre-naturaleza, se propone una metodolog&iacute;a fundamentada en la L&oacute;gica Difusa, para la determinaci&oacute;n de la vulnerabilidad al cambio clim&aacute;tico. Su aplicaci&oacute;n se efect&uacute;a en los hogares rurales de los corregimientos de ladera de Cali, escogiendo como modelo el marco de los Medios de Vida Sostenibles (MVS). La informaci&oacute;n primaria se obtuvo de una encuesta entre los pobladores bajoel encabezado del concepto de los 5 Activos de los MVS: f&iacute;sicos, naturales, humanos, econ&oacute;micos-financieros y sociales-culturales-pol&iacute;ticos. Se utiliz&oacute; la caja de herramientas <I>fuzzy </I>de Matlab parala evaluaci&oacute;n difusa de la capacidad de adaptaci&oacute;n y la sensibilidad, los dos componentes de la vulnerabilidad. Para la especificaci&oacute;n de la sensibilidad agr&iacute;cola, sobre la base del cambio de aptitud delos cultivos de ma&iacute;z, fr&iacute;jol, pl&aacute;tano, yuca y caf&eacute;, entre 2015 y 2030, se aprovech&oacute; la disponibilidad de bases de datos como WorldClim, Ecocrop, IPCC y software como DivaGis y ArcGIS. La metodolog&iacute;ademostr&oacute; ser promisoria como alternativa a los m&eacute;todos lineales para medir la vulnerabilidad frente al cambio clim&aacute;tico y permiti&oacute; responder adecuadamente las tres preguntas de investigaci&oacute;n. </P >     <p><B>Palabras clave:</B> Medios de Vida Sostenibles; Cambio Clim&aacute;tico; Vulnerabilidad; L&oacute;gica Difusa. </P >  <hr>      <p><font size="3"><b>Abstract</b></font></p>      <p>Based on the concept of complex, dynamic, non-linear systems that integrate the man-nature relationship, a methodology based on fuzzy logic for determining vulnerability to climate change is proposed. Its application takes effect by rural households in the districts on the hillsides of Cali, choosing as a model the Sustainable Livelihood (SL) framework. Primary information was obtained from a survey among residents under the heading of the concept of the 5 SLAssets: physical, natural, human, economic-financial, socio-cultural-political. Matlab <I>Fuzzy </I>toolbox for fuzzy evaluationof adaptability and sensitivity, the two components of vulnerability is used. For specification of agricultural sensitivity, based on the change of suitability of maize, beans, bananas, cassava and coffee between 2015 and 2030, it was made the most of the availability of databases as WorldClim, Ecocrop, IPCC and software as a DivaGis and ArcGIS. The methodology proved to be promising as an alternative to linear methods to measure vulnerability to climate change and allowed adequately answering the three research questions. </P >     <p><B>Keywords:</B> Sustainable Livelihood, Climate Change, Vulnerability, Fuzzy Logic. </P >  <hr>      <p><font size="3"><B>1 Introducci&oacute;n</B></font></p>      <p>Antes de tomar cualquier acci&oacute;n eficaz contra los efectos del cambio clim&aacute;tico al nivel de un corregimiento, es esencial conocer el nivel de vulnerabilidad de la comunidad en particular. Si se identifican los principales aspectos de la vulnerabilidad y su magnitud, ello contribuir&aacute; a la evaluaci&oacute;n del grado de sostenibilidad de los medios de vida que esa comunidad posee. La vulnerabilidad como contexto es uno de los componentes del enfoque(o marco) de los Medios de Vida Sostenibles (MVS). </P >     <p>"Un medio de vida comprende las capacidades, activos y actividades necesarias para ganarse el sustento. Un medio de vida es sostenible cuando puede afrontar y recuperarse de las tensiones y los shocks, y mantener o mejorar sus capacidades y activos tanto ahora como en el futuro, sin socavar la base de recursos naturales." (Chambers y Conway, 1991). </P >     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Se formula aqu&iacute;una metodolog&iacute;a para determinar la vulnerabilidad al cambio clim&aacute;ticode hogares rurales de corregimientos de ladera de Cali, utilizando la t&eacute;cnica de la inteligenciaartificial, para un enfoque no lineal, como es la L&oacute;gica Difusa. Esta t&eacute;cnica es muy &uacute;til para tratar fen&oacute;menos sociales porque provee instrumentos pr&aacute;cticos con los cuales reducir los aspectos de incertidumbre y vaguedad de las decisiones del pensamiento humano, y as&iacute;redirigir la intervenci&oacute;n social para mejorar la visi&oacute;n anal&iacute;tica en la evaluaci&oacute;n de los programas vinculados. </P >      <p><font size="3"><B>2 M&eacute;todos</B></font></p>      <p>Enfoque de Medios de Vida Sostenibles (MVS). La noci&oacute;n de Medio de Vida Sosteniblefue trazada a partir de la proposici&oacute;n de desarrollo sostenible que surgi&oacute; del reporte de la Comisi&oacute;n Brundtland en 1987. En este mismo a&ntilde;o el grupo consultivo sobre seguridad alimentaria, agricultura, silvicultura y medio ambiente realiz&oacute; un informe para la Comisi&oacute;nMundial del Ambiente y Desarrollo (WCED), en el cual fue propuesto oficialmente, por primera vez, el concepto de Medios de Vida Sostenibles (MVS). </P >     <p>Chambers y Conway (Op. cit.) elaboraron con mayor profundidad la expresi&oacute;n Mediosde Vida Sostenibles. El prop&oacute;sito de su art&iacute;culo fue provocar una discusi&oacute;n alrededor de este concepto basado normativamente en las ideas de capacidad, equidad y sostenibilidad, cada una de las cuales es tanto un fin como un medio. </P >     <p>Marco para el an&aacute;lisis de medios de vida sostenibles. M&aacute;s adelante, Scoones (1998) esboz&oacute; un marco (lineal) para el an&aacute;lisis de los medios de vida sostenibles, definidos en relaci&oacute;n con cinco indicadores clave. Sobre la base del trabajo de Scoones, el Departamento para el Desarrollo Internacional (DFID) public&oacute; en 1999 el Marco de Medios de Vida Sostenibles como un arreglo m&aacute;s simple e inteligible (tambi&eacute;n lineal) (ver <a href="#fig1">Figura 1</a>). </P >      <p align="center"><a name="fig1">Figura 1. Marco de Medios de Vida Sostenibles</a></p>      <p align="center"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig01.jpg"></p>      <p align="center">Fuente: DFID (1999).</p>       <p>Cambio Clim&aacute;tico. Seg&uacute;n el Quinto Reporte de Evaluaci&oacute;n del Cambio Clim&aacute;tico del Panel Intergubernamental sobre Cambio Clim&aacute;tico (IPCC por su nombre en ingl&eacute;s): <I>Climet Change Impacts, Adaptation and Vulnerability (2014)</I>, la siguiente es la definici&oacute;n de cambio clim&aacute;tico: </P >      <blockquote>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Se refiere a un cambio en el estado del clima que puede ser identificado por lasmodificaciones en la variabilidad de sus propiedades, y que persiste durante un per&iacute;odo prolongado, generalmente decenios o incluso m&aacute;s.</P > </blockquote>      <p>Sensibilidad. Hace referencia a la predisposici&oacute;n f&iacute;sica del ser humano, de lainfraestructura o de los ecosistemas a ser afectados por una amenaza, debido a condiciones de contexto e intr&iacute;nsecas que potencien el efecto de la amenaza. </P >     <p>La sensibilidad de una comunidad (hogares rurales) es el grado en el cual es modificada o afectada por una perturbaci&oacute;n. La sensibilidad y la exposici&oacute;n de una comunidad a nivel de hogares rurales son conceptos casi inseparables. </P >     <p>La sensibilidad a nivel de hogares rurales es manifiesta en parte por el grado al cual la producci&oacute;n se altera como resultado de un cambio clim&aacute;tico (sensibilidad de la producci&oacute;n o agr&iacute;cola) y en parte por el grado al cual el bienestar general de los hogares es afectado por el cambio en la producci&oacute;n (sensibilidad de los medios de vida). </P >     <p>Capacidad de adaptaci&oacute;n. Se define como la capacidad de un sistema y de sus partes de anticipar, absorber, acomodar o recuperarse de los efectos de un disturbio de manera oportuna y eficiente. La capacidad de adaptaci&oacute;n de una comunidad (hogares rurales) es la habilidad de ajustarse a los da&ntilde;os potenciales originados por una perturbaci&oacute;n. </P >     <p>La sensibilidad y la capacidad de adaptaci&oacute;n de una comunidad (hogares rurales)constituyen su vulnerabilidad inherente, la cual es considerada como un estado variable y din&aacute;mico, y por tanto, complejo. </P >     <p>Vulnerabilidad. Es la propensi&oacute;n o predisposici&oacute;n a verse afectado negativamente. Losm&eacute;todos m&aacute;s usados para la evaluaci&oacute;n de la vulnerabilidad en la actualidad son de car&aacute;cterlineal y se plantean con algunas variantes seg&uacute;n la siguiente ecuaci&oacute;n: </P >      <blockquote>     <P   >Vulnerabilidad = Capacidad de Adaptaci&oacute;n &ndash; (Exposici&oacute;n + Sensibilidad) o,    <br> Vulnerabilidad = Sensibilidad &ndash; Capacidad de Adaptaci&oacute;n (adoptada por el IDEAM) o,    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> Vulnerabilidad = (Exposici&oacute;n + Sensibilidad) &ndash; Capacidad de Adaptaci&oacute;n    <br> (adoptada por el CIAT) </P > </blockquote>      <p>Dado que la relaci&oacute;n entre la vulnerabilidad, la sensibilidad y la capacidad de adaptaci&oacute;nes realmente din&aacute;mica, no lineal, imprecisa e incierta, es decir responde a un fen&oacute;meno complejo, socioecon&oacute;mico y ambiental, se propone como alternativa la posibilidad demejorar el resultado que arrojan las f&oacute;rmulas matem&aacute;ticas ya conocidas (lineales) del &Iacute;ndicede Vulnerabilidad de los Medios de Vida (LVI) o el &Iacute;ndice del Panel Intergubernamental sobre Cambio Clim&aacute;tico (IPCC), llevando a cabo un ejercicio de un sistema difuso jer&aacute;rquico(no lineal), por definici&oacute;n m&aacute;s ajustado a los sistemas complejos, din&aacute;micos, turbulentos, y no predecibles con exactitud. </P >        <p>Chambers (1995) propone que la vulnerabilidad significa exposici&oacute;n e indefensi&oacute;n. Tiene dos lados: el lado externo de la exposici&oacute;n a shocks, estr&eacute;s y riesgo; y el lado interno dela indefensi&oacute;n, es decir, de la falta de medios para hacerles frente sin una p&eacute;rdida perjudicial. </P >     <p>Esquema de la investigaci&oacute;n. En la <a href="#fig2">Figura 2</a> se explica el esquema de la investigaci&oacute;n como un croquis alrededor de la formulaci&oacute;n de tres preguntas. </P >     <P   align="center" ><a name="fig2">Figura 2. Esquema de la investigaci&oacute;n</a></P>      <p align="center"><a href="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig02-grande.jpg" target="_blank"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig02.jpg"></a></p>      <P   align="center" > Fuente: Adaptado de Rajesh et al. (2014). </P >     <P   align="center" >Figura 3. Divisi&oacute;n pol&iacute;tica del &aacute;rea rural del municipio de Cali. </P >      <p align="center"><a name="fig3" href="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig03-grande.jpg" target="_blank"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig03.jpg"></a></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P   align="center" >Fuente: <a href="http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Corregimientos_de_Santiago_de_Cali.png" target="_blank">http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Corregimientos_de_Santiago_de_Cali.png</a></P >     <p>Para la investigaci&oacute;n se escogieron los corregimientos de ladera: La Paz, La Elvira, Villacarmelo, Golondrinas, Montebello, Los Andes, Felidia y Pance. El criterio fue laoportunidad de generaci&oacute;n de informaci&oacute;n primaria mediante encuesta para determinar la capacidad de adaptaci&oacute;n al cambio clim&aacute;tico, seg&uacute;n la base de datos provista por la Unidad Municipal de Asistencia T&eacute;cnica Agropecuaria de la Secretar&iacute;a de Desarrollo Territorial y Bienestar Social de la Alcald&iacute;a de Cali. </P >     <p>Recogida de datos. La informaci&oacute;n se recogi&oacute; mediante encuesta a 92 hogares rurales seg&uacute;n la disponibilidad de la base de datos de la Unidad Municipal de Asistencia T&eacute;cnica Agropecuaria de la Secretar&iacute;a de Desarrollo Territorial y Bienestar Social de la Alcald&iacute;a de Cali. </P >     <p>Se escogi&oacute; la Evaluaci&oacute;n Rural R&aacute;pida (RRA), como una forma m&aacute;s eficiente yproductiva de aprendizaje para los investigadores de los sistemas agr&iacute;colas, pues no acude a encuestas sociales a gran escala, puesto que busca obtener una imagen correcta de la situaci&oacute;n en t&eacute;rminos generales (Brock, s.f; Tetsuya, 2009; Malleson, 2008; Chambers &amp; Conway, 1991; Kappel, 2010; Schoomaker, s.f.; Harrison, 2007). En la RRA normalmente el muestreo formal no se utiliza en la selecci&oacute;n de sitios para la evaluaci&oacute;n de los Medios de Vida Sostenibles. </P >     <p>Todos los datos fueron normalizados desde las entradas (preguntas cualitativas de la encuesta) al tomar valores entre 0 y 10. </P >     <p>Caja de herramientas <I>fuzzy</I> de Matlab. Se utiliz&oacute; la caja de herramientas <I>fuzzy </I>de Matlab para la construcci&oacute;n de un sistema de inferencia difuso con el cual se interpretaron los valores en el vector de entrada y, dadas unas reglas definidas por el usuario, se asignaron valores para el vector de salida. Esta herramienta<B> c</B>uenta con los siguientes editores y visores: </P >        <p><I>Editor FIS. </I>Muestra informaci&oacute;n general sobre un sistema de inferencia difuso; <I>Editor de Funciones de Pertenencia: Permite</I> ver y editar las funciones de pertenencia asociadas a las variables de entrada y salida del FIS; <I>Editor de Reglas:</I> Permite ver y editar las reglas difusas; <I>Visor de Reglas: </I>Permite ver el comportamiento detallado de una FIS; <I>Visor de </I><I>Superficies</I><I>: </I>Genera una superficie 3-D a partir de dos variables de entrada y la salida de un FIS. (Ver <a href="#fig4">Figura 4</a>). </P >     <P   align="center" >Figura 4. Editores y visores de Matlab</P >      <p align="center"><a name="fig4" href="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig04-grande.jpg" target="_blank"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig04.jpg"></a></p>      <P   align="center" >Fuente: Matlab </P >     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Evaluaci&oacute;n difusa de la capacidad de adaptaci&oacute;n y la sensibilidad. Se utiliz&oacute; laherramienta <I>fuzzy </I>del software Matlab. En la <a href="#fig5">Figura 5</a> se ilustra el esquema utilizado para determinar la capacidad de adaptaci&oacute;n seg&uacute;n un sistema difuso jer&aacute;rquico. Las entradas (Fase 1) corresponden a las variables obtenidas de la encuesta. En la <a href="#fig6">Figura 6</a> se exhibe el esquema para la sensibilidad, y en la <a href="#fig7">Figura 7</a> para la vulnerabilidad. </P >       <p align="center">Figura 5. Esquema del sistema difuso jer&aacute;rquico de la capacidad de adaptaci&oacute;n</p>      <p align="center"><a name="fig5"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig05.jpg"></a></p>      <p align="center">Fuente: Matlab</p>      <p align="center">Figura 6. Esquema del sistema difuso jer&aacute;rquico de la sensibilidad</p>      <p align="center"><a name="fig6"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig06.jpg"></a></p>      <p align="center">Figura 7. Esquema del sistema difuso jer&aacute;rquico de la vulnerabilidad</p>      <p align="center"><a name="fig7"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig07.jpg"></a></p>      <p>Indicadores de la capacidad de adaptaci&oacute;n. Se muestran enseguida los indicadores escogidos dentro de cada uno de los activos y sus correspondientes sub-indicadores.Estos &uacute;ltimos son las variables de entrada al sistema de inferencia difuso jer&aacute;rquico de la capacidad de adaptaci&oacute;n. </P >      <p><B>Indicadores de activos fijos </b></P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><I>Vivienda</I><B>. </B>Posesi&oacute;n de vivienda, abastecimiento de agua potable y suministro de energ&iacute;a el&eacute;ctrica. </P>      <p><I>Tecnolog&iacute;a</I><B>. </B>Utilizaci&oacute;n de la tecnolog&iacute;a: Generaci&oacute;n de tecnolog&iacute;a como un proceso conducido por el agricultor y sensible a su contexto local y generaci&oacute;n de tecnolog&iacute;aintensiva en el trabajo. </P >      <p><B>Indicadores de activos humanos </b></p>      <p><I>Educaci&oacute;n</I><B>. </B>Escolaridad: Entrenamiento o capacitaci&oacute;n agr&iacute;cola, investigaci&oacute;n conducida por agricultor y sensible al contexto local. </P >     <p><I>Trabajo. </I>Disponibilidad de trabajo en lo agropecuario, disponibilidad de trabajo no agropecuario y recuperaci&oacute;n personal (resilencia) frente a la adversidad. </P >     <p><I>Nutrici&oacute;n y Salud.</I> Estado de nutrici&oacute;n: Seguridad alimentaria y estado de salud. </P >      <p><B>Indicadores de activos naturales</B></p>      <p><I>Tierra. </I>Tenencia y acceso a la tierra, uso de la tierra y agricultura basada en losprincipios ecol&oacute;gicos. </P >     <p><I>Servicios ambientales</I><B><I>. </I></B>Disponibilidad de agua para riego, uso de los bosques y uso de plantas como medicina tradicional. </P >     <p><I>Protecci&oacute;n/conservaci&oacute;n/recuperaci&oacute;n ambiental. </I>Protecci&oacute;n del suelo y del agua,conservaci&oacute;n de las semillas y conservaci&oacute;n/recuperaci&oacute;n del bosque. </P >      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><B>Indicadores de activos financieros-econ&oacute;micos </b></p>      <p><I>Dinero. </I>Ingresos y ahorros. </P >     <p><B><I>Valor Agregado. </I></B>Conformaci&oacute;n de redes (cl&uacute;steres) agroalimentarias, eliminaci&oacute;n de intermediarios para llegar al consumidor y procesamiento/ industrializaci&oacute;n de la producci&oacute;n a nivel de finca. </P >     <p><B>Indicadores de activos sociales-culturales-pol&iacute;ticos </b></P >     <p><I>Participaci&oacute;n Social. </I>Participaci&oacute;n en instituciones formales, grado de confianza y </P >     <p>solidaridad en la comunidad, acceso a la informaci&oacute;n (prensa, radio, televisi&oacute;n, Internet). </P > <B><I>Valores culturales </I></b>     <p>Conservaci&oacute;n de la cultura local y promoci&oacute;n del arraigo campesino en la comunidad, sostenimiento de los papeles de la mujer para la preservaci&oacute;n de la agrobiodiversidad, oposici&oacute;n de los agricultores a la privatizaci&oacute;n y control del uso de semillas. </P > <B><I>Participaci&oacute;n pol&iacute;tica</I></b>     <p>Existencia de pol&iacute;ticas habilitantes para la adaptaci&oacute;n al cambio clim&aacute;tico, la seguridadalimentaria y la reducci&oacute;n de la pobreza; existencia de enfoques de desarrollo participativo y sostenible de los peque&ntilde;os productores rurales; influencia de las comunidades en la toma de decisiones para aumentar su capacidad de injerencia tanto en los mercados como en las pol&iacute;ticas. </P >     <p>Indicadores de la sensibilidad<B>. </B>La sensibilidad de una comunidad (hogares rurales) es el grado en el cual es modificada o afectada por una perturbaci&oacute;n. </P >     <p>El CIAT reconoce a la sensibilidad de producci&oacute;n como sensibilidad agr&iacute;cola (causa directa restringida a la producci&oacute;n agr&iacute;cola, no a otro tipo de producci&oacute;n) sin tener en cuentala causa indirecta; y a la sensibilidad de los medios de vida como sensibilidad social (efecto directo dependiente de la producci&oacute;n agr&iacute;cola) sin tomar en consideraci&oacute;n el efecto indirecto. </P >     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Para el CIAT (Baca et al, 2014), en un estudio de evaluaci&oacute;n de vulnerabilidad al cambio clim&aacute;tico y de desarrollo de estrategias de adaptaci&oacute;n de familias cafeteras en Centroam&eacute;rica, la exposici&oacute;n fue cuantificada por el cambio de aptitud modelado de un cultivo (en este caso el caf&eacute;), es decir, el grado en el cual un sistema (referido a un cultivo o sistema agr&iacute;cola) es implicado en una variaci&oacute;n en el clima, o sea, las anomal&iacute;as de temperatura y precipitaci&oacute;n, comparando los climas actuales y futuros. La exposici&oacute;n es una causa clim&aacute;tica directa o biof&iacute;sica, o lo que es lo mismo, sensibilidad de producci&oacute;n, o sensibilidad agr&iacute;cola. La sensibilidad es un efecto clim&aacute;tico directo o biof&iacute;sico, o lo que es lo mismo sensibilidad social, o sensibilidad de los medios de vida. </P >     <p>Por tanto, se considera aqu&iacute;que la exposici&oacute;n equivale a la sensibilidad de producci&oacute;n osensibilidad agr&iacute;cola (causa). Y la sensibilidad equivale a la sensibilidad social o sensibilidadde los medios de vida (efecto). </P >     <p>Ello significar&iacute;a, que exposici&oacute;n de todos modos pertenece al concepto de sensibilidad. De una manera m&aacute;s general, seg&uacute;n Eakin y Boj&oacute;rquez-Tapia (2008), tambi&eacute;n se podr&iacute;a argumentar que la exposici&oacute;n o sensibilidad agr&iacute;cola (causa) representa mayormente la sensibilidad de los hogares rurales. En un grado menor la sensibilidad de los hogares ruralescorresponde a la sensibilidad social o de los medios de vida (efecto). </P >     <p>Sensibilidad agr&iacute;cola. El cambio clim&aacute;tico puede alterar el crecimiento de los cultivos y el per&iacute;odo vegetativo, y en casos extremos producir da&ntilde;os y p&eacute;rdidas. Las temperaturas m&aacute;s altas pueden aumentar las necesidades de respiraci&oacute;n de las plantas y con ello la demanda de agua. Tambi&eacute;n pueden modificar las caracter&iacute;sticas del suelo, el abastecimiento de agua para riego, y las alteraciones en la temperatura y las precipitaciones, as&iacute;como en el CO<Sup>2</Sup>,pueden conducir a aumentar las poblaciones de plagas, malezas, insectos y enfermedades de las plantas. </P >     <p>En la <a href="#fig8">Figura 8</a> se esquematiza el protocolo seguido para determinar la sensibilidad agr&iacute;cola. C&oacute;mo se mencion&oacute; anteriormente los corregimientos de Cali est&aacute;n expuestos al cambio clim&aacute;tico entre 2015 y 2030, para los cultivos evaluados: ma&iacute;z, fr&iacute;jol, pl&aacute;tano, yuca y caf&eacute;, y en el 2030 estos cultivos experimentar&aacute;n un cambio en: 1. Zonas que aparecen como nuevas aptas; 2. Zonas que mantienen o mejoran su aptitud; 3. Zonas que pierden ligeramente su aptitud; y 4. Zonas que pierden fuertemente su aptitud, seg&uacute;n unos par&aacute;metroseco-fisiol&oacute;gicos determinados. </P >     <P   align="center" >Figura 8. Protocolo para determinar la sensibilidad agr&iacute;cola</P >      <p align="center"><a name="fig8" href="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig08-grande.jpg" target="_blank"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig08.jpg"></a></p>      <p>Para la modelaci&oacute;n presente y futura de la aptitud de los cultivos, en los corregimientosde Cali se utilizaron las siguientes bases de datos WorldClimate, IPCC, Ecocrop y el softwarede DIVA-GIS y ArcGIS. </P >      <p><font size="3"><b>3. Resultados</b></font></p>      <p>Resultados de los activos de los hogares rurales de los corregimientos. En la <a href="#tab1">Tabla 1</a> se expone la composici&oacute;n por activos de cada uno de los corregimientos y el promedio, destac&aacute;ndose el valor mayor y menor. </P >     ]]></body>
<body><![CDATA[<P   align="center" >Tabla 1. Composici&oacute;n por activos de los corregimientos</P >      <p align="center"><a name="tab1"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-tab01.jpg"></a></p>  Resultados de la capacidad de adaptaci&oacute;n de los hogares rurales de los corregimientos. En la <a href="#tab2">Tabla 2</a> se presenta la capacidad de adaptaci&oacute;n de los hogares rurales de los corregimientos seg&uacute;n el resultado del ejercicio difuso jer&aacute;rquico:      <P   align="center" >Tabla 2. Capacidad de adaptaci&oacute;n de los corregimientos</P >      <p align="center"><a name="tab2"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-tab02.jpg"></a></p>      <p>Golondrinas tiene la mayor capacidad de adaptaci&oacute;n entre los ocho corregimientos de ladera de Cali presumiblemente por contar con los mayores activos f&iacute;sicos, naturales y financieros. Felidia, la menor capacidad de adaptaci&ograve;n por contar con los menores activos f&iacute;sicos y financieros, y al mismo tiempo no detectar un activo mayor entre las cinco categor&iacute;as para las ocho corregimientos.</p>      <p>Resultados de la sensibilidad agr&iacute;cola de los hogares rurales de los corregimientos. Los par&aacute;metros eco-fisiol&oacute;gioos utilizados para modelar los cultivos en Ecocrop se relacionan en la <a href="#tab3">Tabla 3</a>. Se incluyen en el an&aacute;lisis el n&uacute;mero de d&iacute;as de germinaci&oacute;n m&iacute;nima (Gmin) y m&aacute;xima (Gmax) para cada especie. Los datos est&aacute;n multiplicados por 10 para obviar los decimales.</p>       <p align="center">Tabla 3. Par&aacute;metros eco-fisiol&oacute;gicos de cultivos</p>      <p align="center"><a name="tab3"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-tab03.jpg"></a></p>      <p>Estos datos fueron validados con consulta a fuentes de informaci&oacute;n secundaria y expertos. </p>     <p>Se escogieron los cultivos que mejor representan la huerta casera de los hogares ruralesde ladera o la seguridad alimentaria como son: ma&iacute;z, fr&iacute;jol, pl&aacute;tano y yuca. Se adiciona un cultivo comercial como es el caf&eacute;, por cuanto Cali, es el 4&ordm; municipio en el Valle para caf&eacute;. </P >     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Los patrones clim&aacute;ticos alterados e impredecibles tales como las altas temperaturas, sequ&iacute;as y lluvias torrenciales pueden aumentar la vulnerabilidad de los cultivos a las plagas y enfermedades que afectan la producci&oacute;n agr&iacute;cola. </P >     <p>A continuaci&oacute;n, en la <a href="#fig9">Figura 9</a> se presenta el mapa de aptitud clim&aacute;tica del cultivo del fr&iacute;jol en la actualidad, a&ntilde;o 2015 (<I>current</I>), en el futuro a&ntilde;o 2030 (<I>future</I>), y a la derecha el cambio de aptitud clim&aacute;tica para el cultivo de fr&iacute;jol, 2015-2030, con cuatro convenciones entre amarillo oro: p&eacute;rdida ligera; rojo: p&eacute;rdida fuerte; verde primavera: se mantiene o mejora; y verde el&eacute;ctrico: nuevas zonas aptas. </P >     <P   align="center" >Figura 9. Aptitud clim&aacute;tica, actual (2015), futura del fr&iacute;jol (2030) y cambio de aptitud 2015-2030</P >      <p align="center"><a name="fig9" href="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig09-grande.jpg" target="_blank"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-fig09.jpg"></a></p>      <P   align="center" >Fuente: Jes&uacute;s Antonio Pantoja C. (CIAT).</P >     <p>Para calcular las zonas que: 1. Mantienen o mejoran su aptitud (verde primavera), 2. Pierden ligeramente su aptitud (amarillo oro), 3. Pierden fuertemente su aptitud (rojo), o 4. Nuevas zonas aptas que surgen (verde el&eacute;ctrico), se trabaj&oacute; con una cuadr&iacute;cula cada corregimiento para cada uno de los cinco cultivos, correspondiendo cada cuadrado a 1 pixel, y contando su n&uacute;mero para cada color. Del total de pixeles del corregimiento en cada cultivo se obtuvieron los respectivos porcentajes para cada una de las cuatro categor&iacute;as. </P >     <p>El an&aacute;lisis que se desprende del mapa de cambio de actitud clim&aacute;tica del cultivo de fr&iacute;jol se presenta en la <a href="#tab4">Tabla 4</a>. </P >     <p align="center">Tabla 4. Cambio de aptitud de los cultivos al 2030 en el corregimiento de Villacarmelo</P >      <p align="center"><a name="tab4"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-tab04.jpg"></a></p>        <p>Dado que en los mapas aparece la distinci&oacute;n entre p&eacute;rdida ligera y p&eacute;rdida fuerte, se pondera la p&eacute;rdida ligera por el 40% (0.4), dejando las otras tres categor&iacute;as: en su mismo valor 100% (1). La p&eacute;rdida ligera y la p&eacute;rdida fuerte se consolidan en una sola categor&iacute;a: p&eacute;rdida. En el conjunto difuso sobre sensibilidad aparecen entonces como entradas: nuevas zonas, mantenimiento-mejoramiento y p&eacute;rdida. </P >     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Con los datos obtenidos de las anteriores tablas, se resumen los resultados del cambio de aptitud de los cultivos al 2030 de los corregimientos en la <a href="#tab5">Tabla 5</a>. </P >      <p align="center">Tabla 5. Resumen los resultados del cambio de aptitud de los cultivos al 2030 de los corregimientos</P >      <p align="center"><a name="tab5"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-tab05.jpg"></a></p>      <p>Despu&eacute;s de realizado el ejercicio difuso en Matlab, en la <a href="#tab6">Tabla 6</a> aparece la sensibilidad agr&iacute;cola de los ocho corregimientos. </P >     <P   align="center" >Tabla 6. Sensibilidad agr&iacute;cola de los corregimientos</P >      <p align="center"><a name="tab6"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-tab06.jpg"></a></p>      <p>El corregimiento con la menor sensibilidad agr&iacute;cola es Felidia y el corregimiento con la mayor es Montebello. Dado que Felidia asciende desde los 1390 msnm a los 3500 msnm, con temperaturas de 4<Sup>o</Sup>C a 12<Sup>o</Sup>C, tiene mayor posibilidad de absorber los impactos del calentamiento. Diferentemente, Montebello asciende de los 1040 a los 1415 msnm, con temperaturas de 22<Sup>o</Sup>C a 32<Sup>o</Sup>C, lo que la hace m&aacute;s sensible a mostrar grandes p&eacute;rdidasde aptitud agr&iacute;cola por el aumento de temperatura hacia el a&ntilde;o 2030. </P >     <p>Resultados de la vulnerabilidad de los hogares rurales de los corregimientos. Retomandolas preguntas de investigaci&oacute;n: </P > <OL   type="1" >  <LI   align="justify" >&iquest;Cu&aacute;les corregimientos son los m&aacute;s vulnerables a las perturbaciones del cambio clim&aacute;tico? </LI >  <LI   align="justify" >&iquest;Cu&aacute;les son los factores responsables de su vulnerabilidad? </LI >  <LI   align="justify" >&iquest;Qu&eacute; clase de pol&iacute;ticas pueden ayudar a reducir su vulnerabilidad? </LI > </OL >     <p>Despu&eacute;s de realizado el ejercicio difuso en Matlab, en la <a href="#tab7">Tabla 7</a> aparece la vulnerabilidad de los ocho corregimientos. </P >     <P   align="center" >Tabla 7. Vulnerabilidad de los corregimientos</P >      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="tab7"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-tab07.jpg"></a></p>      <p>Respondiendo a la pregunta de investigaci&oacute;n 1, los corregimientos m&aacute;s vulnerables a las perturbaciones del cambio clim&aacute;tico son Montebello, Golondrinas y Pance. </P >     <p>Con respecto a la pregunta de investigaci&oacute;n 2, los factores responsables de lavulnerabilidad de los hogares rurales de los corregimientos, en relaci&oacute;n con el primer componente; la capacidad de adaptaci&oacute;n, son relacionados en la <a href="#tab8">Tabla 8</a> en orden descendente. </P >     <P   align="center" >Tabla 8. Orden descendente de los factores responsables (los activos) de la vulnerabilidad de los hogares rurales de los de los corregimientos</P >      <p align="center"><a name="tab8"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-tab08.jpg"></a></p>      <p>En conclusi&oacute;n, en la <a href="#tab9">Tabla 9</a> se registra la frecuencia de aparici&oacute;n de las variables de los componentes de los activos, como factores responsables de la vulnerabilidad de los hogares rurales de los de los corregimientos. Estos factores tienen la connotaci&oacute;n de una carencia o una insuficiencia. Por supuesto las frecuencias m&aacute;s altas son las que m&aacute;s tienen incidencia en todos los corregimientos. </P >     <p align="center">Tabla 9. Frecuencia de aparici&oacute;n de las variables de los componentes de los activos en la responsabilidad de la vulnerabilidad de los hogares rurales de los de los corregimientos</P>      <p align="center"><a name="tab9" href="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-tab09-grande.jpg" target="_blank"><img src="img/revistas/rcien/v19n1/v19n1a07-tab09.jpg"></a></p>      <p>De nuevo, con relaci&oacute;n a la pregunta de investigaci&oacute;n 2, los factores responsables de la vulnerabilidad de los hogares rurales de los corregimientos, ahora en relaci&oacute;n con el segundo componente, la sensibilidad agr&iacute;cola, son el rango de altitudes en msnm del &aacute;rea geogr&aacute;fica (Felidia 1390 msnm a 3500 msnm y Montebello 1040 msnm a 1415 msnm) y el rango de temperaturas en grados cent&iacute;grados (un par&aacute;metro a los que los cultivos son muy sensibles, Felidia 4<Sup>o</Sup>C a 12<Sup>o</Sup>C y Montebello 22<Sup>o</Sup>C a 32<Sup>o</Sup>C), los que permiten en mayor omenor medida confrontar el impacto del cambio clim&aacute;tico debido al calentamiento global. </P >     <p>Por supuesto, a lo anterior se agregan los cambios en las temporadas y las intensidades en los reg&iacute;menes de lluvias, puesto que el cambio clim&aacute;tico tambi&eacute;n incide en lasprecipitaciones, principalmente cuando est&aacute; ligado a la variabilidad clim&aacute;tica, la que a su vez afecta la temperatura porque lleva asociada una variaci&oacute;n del brillo solar. </P >      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="3"><b>4. Discusi&oacute;n</b></font></p>      <p>La metodolog&iacute;a propuesta demostr&oacute; ser funcional para trabajar con todos los conceptosde sostenibilidad, incluyendo los medios de vida, para determinar la vulnerabilidad de hogares rurales de corregimientos de Cali frente al cambio clim&aacute;tico. </P >     <p>El m&eacute;todo propone cuatro caracter&iacute;sticas importantes, que pueden ser consideradas porquienes toman decisiones sobre las zonas de ladera de Cali, que tratan con ambig&uuml;edad y con diversidad en la gesti&oacute;n de la sostenibilidad. 1. Permite la combinaci&oacute;n de varios aspectos de sostenibilidad de los medios de vida con diferentes unidades de medida. 2. Se sobrepone a la dificultad de evaluar ciertos atributos o indicadores de sostenibilidad sin criterios cuantitativos espec&iacute;ficos. 3. Es f&aacute;cil de usar e interpretar. 4. Est&aacute; abierta a mejoramiento, basado en un mejor entendimiento de las realidades a futuro. </P >  <hr>      <p><font size="3"><B>Referencias</B></font></p>      <!-- ref --><p>Baca, M., et al. (2014) <i>An Integrated Framework for Assessing Vulnerability toClimate Change and Developing Adaptation Strategies for Coffee Growing Familiesin Mesoamerica CIAT. </i>Cali, Colombia: Centro Internacional de Agricultura Tropical.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413091&pid=S0121-1935201500010000700001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Brock, K. (s.f.). <i>Implementing a Sustainable Livelihood Framework for Policy-directed Research: reflections from practice in Mali</i>. Working Paper 90.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413093&pid=S0121-1935201500010000700002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Chambers, R. (1995). Poverty and livelihood: whose reality counts? <i>Environment and Urbanization</i>, <i>7</i>, 173.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413095&pid=S0121-1935201500010000700003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Chambers, R., &amp; Conway, G. (1991). <i>Sustainable Rural Livelihood: practicalconcepts for the 21st century</i>; IDS, Discussion Paper 296.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413097&pid=S0121-1935201500010000700004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>DFID, Department for the International Development (1999) <i>Hojas Orientativas sobre los Medios de Vida Sostenibles</i>, (n. 104). London UK: DFID.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413099&pid=S0121-1935201500010000700005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Eakin, H., &amp; Bojorquez-Tapia, L.A. (2008). Insights into the composition of householdvulnerability from multicriteria decision analysis. <i>Global Environmental Change</i>, <i>18</i>, 112-127.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413101&pid=S0121-1935201500010000700006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Harrison, P. (2007). <i>Sustainable Livelihood Analyses and Threat Assessments in Priority Areas of the Mahale Ecosystem: Mahale Ecosystem Management Project</i>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413103&pid=S0121-1935201500010000700007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>IPCC, Intergovernmental Panel on Climate Change (2014). <i>Climate Change: Impacts, Adaptation and Vulnerability, Summary for Policymakers</i>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413105&pid=S0121-1935201500010000700008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Kappel, E., &amp; Lind, M. (2010). <i>The Sustainable Livelihood Approach from aPsychological Perspective: Approaches to Development</i>. Aarhus, Dinamarca: Institute of Biology, University of Aarhus.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413107&pid=S0121-1935201500010000700009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Malleson, R. (2008). <i>A Methodology for Assessing Rural Livelihood Strategiesin West/Central Africa: Lessons from the Field</i>, Paper 25. Athens, USA: Ecological and Environmental Anthropology, University of Georgia.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413109&pid=S0121-1935201500010000700010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Rajesh, S. et al. (2013). <i>Assessment of inherent vulnerability of rural communities to environmental hazards in Kimsar region of Uttarakhand</i>. India: Environmental Development.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413111&pid=S0121-1935201500010000700011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Schoonmaker, K. (s. f.). <i>Rapid Rural Appraisal (RRA) and Participatory Rural Appraisal (PRA): A Manual for CRS Field Workers and Partners; Food for Peace, Bureau for Humanitarian Response</i>. Washington D.C., USA: United States Agency for International Development.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413113&pid=S0121-1935201500010000700012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Scoones, I. (1998). <i>Sustainable Rural Livelihood: A Framework for Analysis</i>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413115&pid=S0121-1935201500010000700013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Tetsuya, K. (2009) <i>Rapid Rural Appraisal: Manual for Development Practitioners</i>, (ed. 1). Kantarrow.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6413117&pid=S0121-1935201500010000700014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <p><img src="img/revistas/rcien/v19n1/cc.jpg">    <br> Revista de Ciencias por Universidad del Valle se encuentra bajo una licencia <a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" target="_blank">Creative Commons Reconocimiento 4.0.</a></p>  </font>      ]]></body><back>
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