Análisis de PESTEL con mapas cognitivos neutrosóficos para determinar los factores que inciden en la sostenibilidad agropecuaria. Caso de estudio llanura Sur –Oriental de la provincia de Pinar del Río

Contenido principal del artículo

Neilys González Benítez
César Barrionuevo de la Rosa
Brenda Cárdenas Bolaños
Hugo Cárdenas Echeverría
Roddy Cabezas Padilla
Maikel Leyva Vázquez

Resumen

Los mapas cognitivos neutrosóficos y su aplicación en la toma de decisiones se convierte en un tema importante para los investigadores y profesionales. De igual forma el análisis de PESTEL basado en los mapas cognitivos neutrosóficos son de relevancia, ya que a través de ellos es posible realizar análisis estático de un tema específico. En el presente estudio se realiza un análisis de PESTEL con mapas cognitivos neutrosóficos, para el análisis estratégico a través de una serie de factores externos que contribuyen a la definición del contexto agropecuario de la llanura sur –oriental de la provincia de Pinar del Río, Cuba. El análisis PESTEL incorpora al análisis PEST los factores Ecológicos y Legales. Las características de cada uno de estos factores se han de tener en cuenta, ya que ellas se expresan en diferentes términos y en particular en términos lingüísticos, por lo que requieren ser tratadas para obtener de ella una mayor interpretabilidad. Por tal motivo el objetivo del presente estudio es determinar los factores que inciden en la sostenibilidad agropecuaria de la llanura Sur –Oriental de la provincia de Pinar del Río

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Análisis de PESTEL con mapas cognitivos neutrosóficos para determinar los factores que inciden en la sostenibilidad agropecuaria. Caso de estudio llanura Sur –Oriental de la provincia de Pinar del Río. (2019). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 5(1), 38-47. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/37
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Articulos

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Análisis de PESTEL con mapas cognitivos neutrosóficos para determinar los factores que inciden en la sostenibilidad agropecuaria. Caso de estudio llanura Sur –Oriental de la provincia de Pinar del Río. (2019). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 5(1), 38-47. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/37

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