Víctor E. Cabrera - Victor E. Cabrera

Víctor E. Cabrera
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Victor E. Cabrera, febrero de 2021.
Nació
Cusco , Perú
Nacionalidad Peruano-americano
Ocupación Académico e investigador
Premios Premio Second Mile, Asociación de Agentes Agrícolas del Condado de Wisconsin Premio
DeLaval Dairy Extension, American Dairy Science Association
Antecedentes académicos
Educación Licenciatura en Biología
, Maestría en Investigación y Extensión de Sistemas Agrícolas
, Doctorado en Ecología Interdisciplinaria
alma mater Universidad Nacional Agraria La Molina
Universidad de Florida
Trabajo académico
Instituciones Universidad de Wisconsin-Madison

Víctor E. Cabrera es un académico e investigador peruano-estadounidense. Es profesor y especialista en extensión en administración de granjas lecheras y miembro de la facultad Alfred Toepfer en el Departamento de Ciencias Animales y Lecheras de la Universidad de Wisconsin-Madison .

Cabrera ha desarrollado más de 50 herramientas de apoyo a la toma de decisiones para la industria agrícola. Cabrera es un orador principal experimentado invitado con frecuencia a dar charlas en conferencias internacionales de investigación y extensión. Fue incluido como uno de los expertos universitarios con mayor alcance a través de los medios en 2020 por la Universidad de Wisconsin.

Cabrera es editor asociado de Frontiers in Animal Science - Precision Livestock Farming, ha recibido varios premios, incluido el Pound Extension Award de la Universidad de Wisconsin-Madison College of Agricultural and Life Sciences, y el Foundation Scholar Award in Dairy Production de American Dairy. Asociación de Ciencias .

Cabrera ha publicado 198 artículos de investigación y tiene 2.358 citas con un índice i10 de 59 según Google Scholar .

Educación

Cabrera estudió Biología y Agronomía y se graduó de la Universidad Nacional Agraria La Molina en 1993. Luego se inscribió en la Universidad de Florida y obtuvo su maestría en Investigación y Extensión de Sistemas Agrícolas en 1999, y su Doctorado en Ecología Interdisciplinaria en 2004. Completó su investigación postdoctoral de la Universidad de Miami en 2006.

Carrera profesional

Cabrera se unió a la Universidad Estatal de Nuevo México como profesor asistente antes de unirse a la Universidad de Wisconsin-Madison en 2008 como profesor asistente de gestión de granjas lecheras. Fue ascendido a profesor asociado en 2013 y se convirtió en profesor titular en 2018.

Investigar

Cabrera da una conferencia magistral en Zhou Zhuang, China, abril de 2019.

Cabrera ha trabajado en la combinación de investigación aplicada, enfoques interdisciplinarios y métodos participativos para el desarrollo de herramientas de apoyo que tienen como objetivo mejorar la rentabilidad agrícola, la gestión ambiental y la sostenibilidad a largo plazo de la industria agrícola.

Clima agrícola

Cabrera se centró en la influencia de la variabilidad climática estacional y trabajó en AgClimate, un sistema de información y pronóstico del clima basado en la web para adaptaciones proactivas a los pronósticos de variabilidad climática estacional en los EE. UU. Publicó un artículo a mediados de 2000 destacando los principales componentes y herramientas del sistema, junto con el desarrollo de las diversas actualizaciones.

Cabrera también investigó el valor de la información climática basada en ENSO y el impacto de los programas agrícolas en situaciones que involucran diferentes niveles de clima, precios y aversión al riesgo. Encontró que los pronósticos climáticos estacionales son de mayor valor para los agricultores reacios al riesgo. Su estudio también indicó una disminución en el valor de la información de pronóstico cuando se incluyeron en la investigación los programas de préstamos para productos básicos y seguros de cultivos. Un estudio de seguimiento propuso estrategias optimizadas de seguros de cultivos para reducir el riesgo agrícola utilizando información climática.

Gestión de granjas lecheras

Cabrera aplicó un modelo de ineficiencia técnica y realizó un análisis empírico para estudiar los determinantes de la eficiencia técnica entre las granjas lecheras de Wisconsin. Observó un aumento en la producción de leche debido a la administración de hormona somatotropina bovina a vacas lactantes y también destacó la influencia de la eficiencia de la granja en varios factores. Presentó un sistema de apoyo a la toma de decisiones económicas en la década de 2010 para predecir el desempeño reproductivo y económico futuro de los rebaños lecheros. También presentó un estudio de caso sobre el uso del modelo propuesto para comparar diferentes estrategias de manejo reproductivo. Cabrera desarrolló un modelo que encuentra estrategias óptimas para garantizar los rendimientos netos objetivo al inscribirse en un programa de seguro de precios de la granja lechera. Posteriormente, aplicó el modelo para investigar la interacción entre las preferencias de riesgo de los productores, el diseño del contrato y el subsidio de primas para determinar la cobertura del programa.

Cabrera evaluó el impacto de las estrategias de mitigación en las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) y el retorno neto de la gestión en 3 sistemas de producción agrícola de Wisconsin. Descubrió que el uso de estrategias de mitigación efectivas reducía las emisiones de GEI y que los resultados de las estrategias de mitigación de la gestión de la alimentación y el estiércol dependían del tipo de sistema agrícola. Estudió e informó las estrategias de alimentación óptimas en las granjas lecheras orgánicas certificadas. Desarrolló un modelo para evaluar el valor económico de utilizar pruebas químicas de embarazo anteriores y descubrió que las pruebas químicas en sangre realizadas una semana antes pueden ser económicamente efectivas si tienen al menos un 90% de precisión.También desarrolló un modelo económico para estudiar el impacto económico del hermanamiento. en vacas lecheras y para la evaluación de estrategias de manejo para mitigar el mencionado efecto económico.

Cabrera también se centró en la nutrición y la agrupación nutricional y discutió las limitaciones relevantes al presentar un estudio de encuesta realizado en las granjas lecheras de Wisconsin y Michigan. También identificó los factores limitantes con respecto a la agrupación en granjas que tienen más de 200 vacas lactantes. También destacó el impacto económico de la agrupación nutricional en hatos lecheros aplicando un modelo estocástico de simulación de Monte Carlo. Cabrera desarrolló un nuevo método de agrupación nutricional, llamado OptiGroup, que maximiza los ingresos por leche mediante el uso de un algoritmo de optimización de programación no lineal de enteros mixtos. Su estudio indicó que OptiGroup era más económico en comparación con el método de agrupación para el agrupamiento nutricional. También desarrolló una aplicación modelo para la sistematización de la gestión de agrupaciones nutricionales en granjas lecheras comerciales.

Herramientas de gestión de productos lácteos

Cabrera ha realizado investigaciones sobre el desarrollo de herramientas de apoyo a la toma de decisiones. En 2005, publicó un artículo sobre los componentes del modelo y la implementación informática del modelo de granja Dynamic North Florida Dairy (DyNoFlo Dairy), que es un sistema de apoyo a la toma de decisiones que integra el presupuesto de nutrientes, cultivos, modelos de optimización y los impactos económicos resultantes de la reducción de lixiviación de nitrógeno en diferentes condiciones climáticas Desarrolló una herramienta de apoyo a la decisión basada en el modelo de cadena de Markov para resolver el valor de la vaca y el problema de reemplazo, junto con la expectativa de producción futura de la vaca y la ganancia genética asociada con el reemplazo. Además, Cabrera propuso un marco de modelado novedoso que utiliza la programación lineal de Markov para optimizar los objetivos definidos por los productores lecheros e ilustrarlo con una aplicación práctica que selecciona dietas óptimas durante toda la lactancia, alcanzando el máximo ingreso neto y la mínima excreción de nitrógeno.

Cabrera diseñó una herramienta llamada Wisconsin-Cornell Dairy Repro que implementa el modelo de la cadena de Markov para estudiar el impacto reproductivo y económico de los programas reproductivos que combinan la inseminación artificial cronometrada y diferentes niveles de inseminación artificial después de la detección del estro.

Ciencia de datos y producción lechera de precisión

Cabrera lidera la iniciativa UW-Madison Dairy Brain, una tecnología para recopilar flujos de datos de granjas lecheras en vivo de fuentes desagregadas en tiempo real.

Premios / honores

  • 2011 - Premio Foundation Scholar en producción láctea, American Dairy Science Association
  • 2011 - Premio Alfred Toepfer Faculty Fellow, University of Wisconsin-Madison College of Agricultural and Life Sciences
  • 2012 - Premio Pound Extension, Facultad de Ciencias Agrícolas y Biológicas de la Universidad de Wisconsin-Madison
  • 2012 - Premio al Logro Distinguido, Escuela de Recursos Naturales y Medio Ambiente de la Universidad de Florida
  • 2013 - Premio Second Mile, Asociación de Agentes Agrícolas del Condado de Wisconsin
  • 2016 - Premio Investigador de mitad de carrera de la facultad de Vilas, Universidad de Wisconsin-Madison
  • 2019 - Premio DeLaval Dairy Extension, American Dairy Science Association

Artículos de revistas seleccionados

  • Cabrera, VE, JA Barrientos, H. Delgado y L. Fadul-Pacheco. 2020. Toma de decisiones continua en tiempo real utilizando big data en granjas lecheras. Journal of Dairy Science 103: 3856–3866.
  • Cabrera, VE y AS Kalantari. 2016. Economía de la eficiencia productiva: Agrupación nutricional. Journal of Dairy Science 99: 825–841.
  • Cabrera, VE 2014. Economía de la fertilidad en vacas lecheras de alto rendimiento en sistemas TMR confinados. Animal 8: 211-221.
  • Cabrera, VE 2012. Una formulación y solución simple al problema de reemplazo: Una herramienta práctica para evaluar el valor económico de la vaca, el valor de una nueva gestación y el costo de una pérdida de gestación. Journal of Dairy Science 95: 4683-4698
  • Cabrera, VE 2010. Un gran programa lineal de Markov para políticas de reemplazo para optimizar los ingresos netos del ganado lechero para dietas y excreción de nitrógeno. Journal of Dairy Science 93: 394-406

Referencias

enlaces externos