infraestructura digital
ontología
La necesidad de sistematizar las experiencias de lxs productores y de sus transiciones agroecológicas nos exigió comenzar a construir una ontología común, es decir, qué categorías y qué datos permiten representar y dar cuenta de las particularidades de cada finca y del estado de sus transiciones agroecológicas.
Existen diversas metodologías estándard que estipulan las categorias y datos necesarios para hacer este tipo de sistematización y evaluación tales como:
Sin embargo, debido a la complejidad y el trabajo de implementar dichas metodologías decidimos utilizar una versión propia basada en el trabajo previo de un relevamiento de la UST-MNCI y sugerencias de la coordinación para el registro de productores. En el caso de los registros relacionados a las muestra de suelo, también nos basamos en el Cuaderno de campo para SPGs orgánicos.
Además de los registros de los productores y las muestras de suelo se registraron los resultados de los análisis de suelo para cada muestra.
cadena de software
La infraestructura digital se apoya en una serie de herramientas tecnológicas (cadena de software) que permite registrar, almacenar, procesar y visualizar las categorías y los datos que digitalizan la ontología común y permiten, a su vez, su mejora y actualización.
Para definir esta cadena de software se siguieron dos líneas de trabajo en simultaneo.
Por un lado, se trabajó utilizando la cadena de software libre desarrollada por la empresa Our-Sci LLC para experiencias agrícolas de los EEUU, que cuenta con 3 eslabones.
SurveyStack: una aplicación web progresiva para la generación de encuestas
FarmOS: plataforma para la administración fincas/campos que puede ser alimentada a partir de los datos registrados en SurveyStack
CoffeeShop: una plataforma web que permite agregar y visualizar los datos de todas la fincas conservando el anonimato de los/as productores/as y facilitando la evaluación comparativa de diversos indicadores agrícolas.
A la par, se trabajó en una cadena de software más simple utilizando:
SurveyStack para recabar la información de productores y muestras de suelo
R y RMarkdown: en este lenguaje se desarrolló una interfaz para recuperar, procesar y visualizar de manera agregada y relacional los datos de salud del suelo, los datos de las fincas y de los/as productores/as que participaron de los talleres.
GitLab: para hacer pública la visualización (aunque de manera anónima)
El código de esta visualización, la propia visualización y el taller a partir del cual se contruyeron se pueden ven en:
Soportes complementarios
A fin de complementar la plataforma digital diseñamos e imprimimos un cuaderno de campo donde fuimos agregando la información que fuimos recabando a lo largo de los talleres de cada productor/a. El cuaderno nos sirvió también para compartir el programa de cada encuentro.
aprendizajes/reflexiones
Los resultados análiticos de las muestras de suelo y la información recabada de fincas y productores fueron registradas en FarmOS y en una base de datos local con la idea de que pudieran reutilizarse esos datos para otros fines (ej SPGs).
SurveyStack y la cadena tiene gran flexibilidad y permite construir ontologías que podrían ser reutilizadas y adaptadas por otras comunidades agroecológicas. Además, la utilización de herramientas simples de visualización escritas en R Markdown permitiría mayor flexibilidad y una mejor adaptación a los requerimientos de distintos usuarios con tan solo introducir pequeñas modificaciones en el código.
La potencia de herramientas de administración como FarmOS y de visualización como CoffeeShop se contrapesa con una barrera de entrada muy alta en términos de aprendizaje, programación, volumen y formato de datos necesarios para su funcionamiento, lo que complejiza no solo su uso, sino también su adaptación al contexto de los territorios donde trabajamos.
La propiedad de los datos y su gobernanza como la de la infraestructura digital es un tema aún por explorar como así también la posibilidad de reutilizar esos datos para otros fines (ej AgWallet de OPEN Team o OEDP Community Data Hubs). Además, existen algunos principios que podría orientar estos aspectos tales como FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, and Reusability) y CREA (Control, Responsabilidad, Ética, Aprovechamiento para el beneficio colectivo) .
Territorialización. La posibilidad de reutilizar tanto la ontología como la infraestructura tecnológica son claves para facilitar su adopción por parte de otras comunidades aunque la mayor potencialidad estaría en poder integrar los datos de dichas comunidades en una misma infraestructura para ampliar el rango de experiencias/territorios y por lo tanto el aprendizaje.