¿Puedo confiar en los datos proporcionados por DigiFarmz en regiones productoras donde no existen protocolos?

La experimentación agrícola siempre se realiza por muestreo, en todas las áreas.

Genética:
El VCU (utilizado para el registro de cultivares) y los ensayos finales de germoplasma se llevan a cabo en regiones representativas, pero no en todos los municipios del país.

Suelo y nutrición (química y física):
Se realizan muestreos en puntos específicos del lote (grid), pero nunca en cada metro cuadrado de un área determinada.

Clima y fisiología:
La modelización en estos casos se basa en datos experimentales que son extrapolados (siguiendo principios y criterios definidos), dando origen a leyes. Por ejemplo, el modelo de productividad estimada de la FAO se utiliza en todo el mundo, a partir de ensayos desarrollados originalmente en Europa y Estados Unidos.

Defensivos agrícolas:
El Ministerio de Agricultura exige tres informes técnicos obtenidos en tres ambientes experimentales distintos (en un mismo año) o en dos ambientes experimentales (en dos años). Sin embargo, estos ensayos no se realizan en todos los lugares. La industria, en la fase final de pre-lanzamiento de un producto, lleva a cabo un grupo importante de ensayos, pero no en todos los municipios de un país.

El punto clave es que, con una correcta elección de parámetros, pesos y métricas, es perfectamente posible obtener datos confiables de eficacia a partir de ensayos realizados de manera remota. Naturalmente, a medida que se amplíe la cobertura de DigiFarmz y ocurra el crowdsourcing de datos, será posible un mayor refinamiento, aumentando la precisión.

Actualmente, el mercado recibe informaciones cuya variación en precisión puede superar el 20%.

Pero lo fundamental es lo siguiente: el control alcanzado por dos productos con eficacias de 50% y 80% puede ser similar, siempre que los timings y los intervalos entre aplicaciones se ajusten a esos valores de eficacia. Este es precisamente el principio que fundamenta la modelización de DigiFarmz: lograr una alta efectividad de control incluso cuando los factores disponibles no son proporcionalmente elevados.