El IISEC en el International Congress of Water Sustainability and Technology

¡Desde el Instituto de Investigaciones Socio-Económicas (IISEC), estamos orgullosos de haber participado en el International Congress of Water Sustainability and Technology con tres importantes contribuciones!

Jean Paul Benavides, investigador del IISEC, presentó el trabajo: "Trust and Participatory Management: Insights from Water Governance in Bolivia". Este estudio analiza la importancia de la confianza y la gestión participativa como elementos clave para mejorar la gobernanza del agua en contextos locales en Bolivia. Los resultados destacan cómo una mayor confianza entre actores comunitarios e institucionales puede fortalecer la cooperación, mejorar la toma de decisiones y aumentar la efectividad de la gestión de recursos hídricos, especialmente en escenarios de conflicto y escasez de agua.

Leonardo Villafuerte, del Instituto para la Democracia de la UCB, presentó el estudio:
"Socio-environmental impacts of aggregate extraction on water and food security in Catacora, Bolivian Altiplano". Este trabajo fue coescrito junto a Carlos Quezada, investigador del IISEC, estudiantes de Ciencias Políticas y Derecho de la UCB, y Jean Paul Benavides.

Este trabajo interdisciplinario reveló importantes desafíos ambientales y sociales en la comunidad de Catacora, como elevados niveles de arsénico (hasta 48 mg/kg) y hierro (más de 61,000 mg/kg) en sedimentos fluviales, afectando gravemente los recursos hídricos y la seguridad alimentaria local. Se subrayó también la necesidad urgente de fortalecer la gobernanza comunitaria para mitigar estos impactos.

¡Reconocimiento destacado! El premio al mejor paper en la categoría Seguridad Hídrica fue otorgado al estudio "Agricultural Drought in the Bolivian Altiplano: A Systematic Review of Monitoring Methods in Data-Limited Contexts", presentado por Lucía Mercado, investigadora independiente, y coescrito con Carlos Quezada, investigador del IISEC.

Este estudio identificó metodologías robustas e innovadoras para monitorear sequías agrícolas en contextos con datos limitados, como el Altiplano boliviano, destacando índices combinados, fusión de datos satelitales y el uso de Machine Learning para mejorar la capacidad predictiva y de respuesta frente a la sequía.

¡Felicitaciones a nuestros investigadores y colaboradores por estos importantes aportes al conocimiento y la sostenibilidad hídrica!