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    <title>Análisis de la Implementación de Herramientas de Inteligencia Artificial para el Monitoreo y la Toma de Decisiones en el Cultivo de Arroz, Provincia Sánchez Ramírez</title>
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    <namePart>Sandoval Rosa, Carina</namePart>
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    <namePart>Carina Sandoval Rosa</namePart>
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    <namePart>Leoanna Edili Pichardo Peña</namePart>
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    <namePart>Glenny López Rodríguez</namePart>
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      <placeTerm type="text">Cotuí, República Dominicana</placeTerm>
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    <publisher>UTECO</publisher>
    <dateIssued>2025</dateIssued>
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    <extent>89 Hojas  :  Imagenes ;  23cm,  + 1 CD-ROM </extent>
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  <abstract>La presente investigación tuvo como título: Análisis de la implementación de
herramientas de inteligencia artificial (IA) para el monitoreo la toma de decisiones en el
cultivo de arroz (Oryza sativa L.) en la provincia Sánchez Ramírez, cuyo objetivo es
analizar la implementación de herramientas de inteligencia artificial para el monitoreo y la
toma de decisiones en el cultivo de arroz. El estudio se desarrolló bajo un enfoque
cuantitativo, con diseño no experimental y alcance descriptivo, aplicando dos instrumentos
a productores y técnicos vinculados al sistema arrocero local, seleccionados mediante
muestreo intencional. Los resultados evidenciaron que el 100 % de los productores y
técnicos encuestados utiliza al menos una herramienta asociada a la IA, destacándose el
uso de drones con cámaras multiespectrales, sensores IoT y plataformas de análisis de
datos, aunque con diferencias en la frecuencia de uso y niveles de capacitación entre ambos
grupos. Asimismo, se identificaron como principales factores que favorecen la adopción la
capacitación, el apoyo institucional y los resultados demostrables en el rendimiento del
cultivo, mientras que los costos elevados, la falta de conocimiento y la resistencia al cambio
constituyen las principales limitaciones. Se concluye que la integración de herramientas de
inteligencia artificial contribuye a mejorar el monitoreo del cultivo, optimizar el uso de
insumos y fortalecer la toma de decisiones agronómicas, representando una alternativa
viable para avanzar hacia sistemas arroceros más eficientes y sostenibles en la zona de
estudio.</abstract>
  <note type="statement of responsibility">Carina Sandoval Rosa, Leoanna Edili Pichardo Peña, María Celeste Paula Peralta ; Asesor, Glenny López Rodríguez</note>
  <note>Trabajo de Grado (Ingeniero Agrónomo ) Universidad Tecnológica del Cibao Oriental, 2025.
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  <note>Incluye referencia bibliográfica e índice.
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    <topic>Herramientas de inteligencia artificial</topic>
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      <title>Tesis y disertaciones académicas (Universidad Tecnológica del Cibao Oriental)</title>
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