The floriculture as an alternative crop: Descriptive analysis, artificial intelligence modeling, scenario analysis and economic analysis
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2025
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Abstract
Floriculture is a sector of growing global importance, contributing to employment generation, income creation, and the promotion of biodiversity and sustainability. This study aimed to identify the factors influencing the adoption of floriculture as an alternative crop in the province of Leoncio Prado, Peru, and to assess its economic viability. A total of 269 farmers were surveyed, analyzing attitudes, land suitability, and socioeconomic and environmental factors. Influential factors were identified using descriptive analysis, chi-square tests, and logistic regression (p < 0.1). Additionally, multiple machine learning algorithms (Decision Trees, Logistic Regression, KNN, SVM, Ensemble, Neural Networks, Naive Bayes) with cross-validation (k = 5) and AUC metrics were employed to model adoption intentions. Scenarios were developed to increase the willingness to adopt floriculture, and an economic analysis of eight tropical species (Red Ginger, Anthurium, Emperor's Staff, Heliconia, Gardenia, Parrot's Beak, Golden Heliconias, Maracas) was conducted. The results reveal that willingness to change crops, participation in awareness campaigns, allocation of areas for conservation, and cost control are key factors. The neural network model achieved an AUC of 83.3%, and improved scenarios indicate that adoption could increase by up to 11.32%. Red Ginger demonstrated high profitability (NPV S/10428; IRR 51%; PBP 0.7 years). In conclusion, floriculture represents an economically and environmentally viable alternative that contributes to agricultural diversification and sustainability. © 2025 Universidad Nacional de Trujillo. All rights reserved.
La floricultura es un sector de creciente importancia global que contribuye a la generación de empleo e ingresos, así como a la promoción de la biodiversidad y la sostenibilidad. Este estudio tuvo como objetivo identificar los factores que influyen en la adopción de la floricultura como cultivo alternativo en la provincia de Leoncio Prado, Perú, y evaluar su viabilidad económica. Se encuestó a un total de 269 agricultores, analizando sus actitudes, la aptitud de la tierra y factores socioeconómicos y ambientales. Los factores influyentes se identificaron mediante análisis descriptivo, pruebas de chi-cuadrado y regresión logística (p < 0,1). Además, se emplearon diversos algoritmos de aprendizaje automático (árboles de decisión, regresión logística, KNN, SVM, ensamble, redes neuronales y Naive Bayes) con validación cruzada (k = 5) y métricas AUC para modelar las intenciones de adopción. Se desarrollaron escenarios para fomentar la adopción de la floricultura y se realizó un análisis económico de ocho especies tropicales (jengibre rojo, anturio, vara del emperador, heliconia, gardenia, pico de loro, heliconia dorada y maraca). Los resultados revelan que la disposición a cambiar de cultivo, la participación en campañas de concientización, la asignación de áreas para la conservación y el control de costos son factores clave. El modelo de red neuronal alcanzó un AUC del 83,3 % y los escenarios mejorados indican que la adopción podría incrementarse hasta en un 11,32 %. El jengibre rojo demostró una alta rentabilidad (VAN S/10428; TIR 51 %; PBP 0,7 años). En conclusión, la floricultura representa una alternativa económica y ambientalmente viable que contribuye a la diversificación y sostenibilidad agrícola. © 2025 Universidad Nacional de Trujillo. Todos los derechos reservados.
La floricultura es un sector de creciente importancia global que contribuye a la generación de empleo e ingresos, así como a la promoción de la biodiversidad y la sostenibilidad. Este estudio tuvo como objetivo identificar los factores que influyen en la adopción de la floricultura como cultivo alternativo en la provincia de Leoncio Prado, Perú, y evaluar su viabilidad económica. Se encuestó a un total de 269 agricultores, analizando sus actitudes, la aptitud de la tierra y factores socioeconómicos y ambientales. Los factores influyentes se identificaron mediante análisis descriptivo, pruebas de chi-cuadrado y regresión logística (p < 0,1). Además, se emplearon diversos algoritmos de aprendizaje automático (árboles de decisión, regresión logística, KNN, SVM, ensamble, redes neuronales y Naive Bayes) con validación cruzada (k = 5) y métricas AUC para modelar las intenciones de adopción. Se desarrollaron escenarios para fomentar la adopción de la floricultura y se realizó un análisis económico de ocho especies tropicales (jengibre rojo, anturio, vara del emperador, heliconia, gardenia, pico de loro, heliconia dorada y maraca). Los resultados revelan que la disposición a cambiar de cultivo, la participación en campañas de concientización, la asignación de áreas para la conservación y el control de costos son factores clave. El modelo de red neuronal alcanzó un AUC del 83,3 % y los escenarios mejorados indican que la adopción podría incrementarse hasta en un 11,32 %. El jengibre rojo demostró una alta rentabilidad (VAN S/10428; TIR 51 %; PBP 0,7 años). En conclusión, la floricultura representa una alternativa económica y ambientalmente viable que contribuye a la diversificación y sostenibilidad agrícola. © 2025 Universidad Nacional de Trujillo. Todos los derechos reservados.
Description
Keywords
Cultivos alternativos, Inteligencia artificial, Biodiversidad, Análisis económico, Comercio justo, Floricultura, Sostenibilidad
