La Neutrosofía para el análisis de las enfermedades de transmisión alimentaria en el contexto de cambio climático global

Autores/as

  • Marcos Vera Mendoza Universidad Laica “Eloy Alfaro” de Manabí. Ecuador
  • Javier Reyes Solórzano Universidad Laica “Eloy Alfaro” de Manabí. Ecuador
  • Andrés Miranda Ledesma Universidad Laica “Eloy Alfaro” de Manabí. Ecuador.

Palabras clave:

Cambio climático, enfermedades de trasmisión alimentaria, seguridad alimentaria, Neutrosofía, toma de decisiones

Resumen

Las consecuencias potenciales del cambio climático sobre la seguridad alimentaria a nivel global son revisadas. Especial énfasis es hecho en las enfermedades de trasmisión alimentaria y su probable incidencia en el mundo subdesarrollado. Con este fin, se hace una amplia revisión de estudios publicados sobre esta temática en la literatura especializaday donde la interacción entre los alimentos, los patógenos y el medio ambiente juegan un rol fundamental. Se incluyen además algunos de los elementos culturales, mitos y creencias, que pueden incidir de una manera negativa en la seguridad alimentaria a nivel regional o local. Se proponen elementos que pueden contribuir al desarrollo de una cultura higiénico-sanitaria en la producción, elaboración y consumo de los alimentos, un elemento esencial en los planes de acción gubernamentales para enfrentar y/o mitigar los efectos asociados a este complejo fenómeno en el futuro inmediato. Por tal motivo en el presente trabajo se propone como objetivo analizar elementos que pueden contribuir al desarrollo de una cultura higiénico-sanitaria en la producción, elaboración y consumo de los alimentos a través de la Neutrosofía y en particular de los modelos de recomendación para apoyar la toma de decisiones gubernamentales y disminuir las afectaciones del cambio climático en el contexto alimentario

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Publicado

2019-09-04

Cómo citar

La Neutrosofía para el análisis de las enfermedades de transmisión alimentaria en el contexto de cambio climático global. (2019). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 9(5), 01-14. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/51