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Biblioteca digital

Por: IICA
Español

En el Plan de Mediano Plazo (PMP) 2018-2022 del Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA), se manifiesta explícitamente el énfasis en innovación y tecnología (IyT), al ser instituidas como uno de los dos temas transversales para la acción en el marco de los cinco programa

Por: Nitika Sandhu, Shalabh Dixit, B. P. M. Swamy, Anitha Raman, Santosh Kumar, S. P. Singh, R. B. Yadaw, O. N. Singh, J. N. Reddy, A. Anandan, Shailesh Yadav, Challa Venkataeshwarllu, Amelia Henry, Satish Verulkar, N. P. Mandal, T. Ram, Jyothi Badri, Prashant
Inglés

Antecedentes: los extremos climáticos como la sequía y las inundaciones se han convertido en limitaciones importantes para la productividad sostenible de los cultivos de arroz en entornos de secano.

Por: Semih Arbatli, Julia Weiss y Marcos Egea Gutiérrez-Cortines.
Español

"Quizás algo que caracteriza a la agricultura moderna y altamente cualificada es el uso de variedades muy desarrolladas con características concretas relacionadas con una serie de caracteres de interés.

Por: Ricardo Oliva, Chonghui Ji, Genelou Atienza-Grande, José C. Huguet-Tapia, Alvaro Perez-Quintero, Ting Li, Joon-Seob Eom, Chenhao Li, Hanna Nguyen, Bo Liu, Florence Auguy, Coline Sciallano, Van T. Luu, Gerbert S. Dossa, Sébastien Cunnac, Sarah M. Schmidt,
Inglés

El tizón bacteriano del arroz es una enfermedad importante en Asia y África. El patógeno, Xanthomonas oryzae pv.

Por: Galeano, C;Nutti, M;Ramírez-Villegas, J;Vanegas, H;Pasculli, L;Peña, Y;Aguilar, D;Govaerts, B;Vega, D;Chávez, X;Narro, L;San Vicente, F;Palacios, N;Pérez, M;González, G;Ortega, P;Carvajal, A;Arcos, A;Bolaños, J;Romero, N;Bolaños, J;Vanegas, Y;Echeverría,
Inglés

Maíz para Colombia (MpCo) propone un espacio para el debate institucional y participativo en torno a tres preguntas centrales: (1) ¿Dónde estamos? - Identificar los desafíos y tendencias actuales que afectan el cultivo de maíz en Colombia; (2) ¿Hacia dónde nos dirigimos?

Por: Illia Ziamtsov, Saket Navlakha
Inglés

El desarrollo de métodos automatizados para procesar de manera eficiente grandes volúmenes de datos de nubes de puntos sigue siendo un desafío para las aplicaciones de fenotipado de plantas 3D.