Según se desprende del informe titulado ‘Probability functions to build composite indicators: A methodology to measure environmental impacts of genetically modified crops’ publicado en Ecological Indicators, los cultivos modificados genéticamente (MG) reducen el impacto ambiental de los cultivos convencionales entre un 70 y un 78 por ciento. El documento, elaborado por Laura Riesgo y F.J. Areal, pretende contribuir al debate existente sobre los efectos medioambientales generados por los cultivos MG.
En el informe se realiza un análisis de distintos indicadores medioambientales en los cuales se comparan dos tipos de cultivos: convencionales y biotecnlógicos. Los datos utilizados para el análisis proceden de publicaciones reconocidas, y con doble proceso de revisión anónimo. El análisis realizado se basa en la metodología de los indicadores sintéticos, la cual permite agregar indicadores de distinto tipo en base a una normalización y a una posterior agregación de los mismos.
En este trabajo se consideran dos métodos de normalización (min-max y basada en distancias) y dos métodos de agregación (aditivo y multiplicativo). En relación al impacto medioambiental analizado, se han considerado tres dimensiones o indicadores agregados/sintéticos: la abundancia de organismos no diana, el uso de pesticidas y el impacto ambiental agregado.
La metodología utilizada en este trabajo permite no sólo obtener un ranking de qué tipo de cultivo es mejor para cada indicador, tal y como ocurre con los indicadores sintéticos tradicionales, sino que permite obtener la probabilidad de que un tipo de cultivo sea mejor que otro.
Los resultados muestran que los cultivos MG suponen un menor impacto ambiental para los indicadores sintéticos de abundancia de organismos no diana y uso de pesticidas, con independencia del método de normalización y agregación. Asimismo, en términos de impacto ambiental agregado, se observa que los cultivos MG son mejores que los convencionales con una probabilidad que oscila entre el 70 y el 78%. Fuente: Fundación Antama
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