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La pesca ilegal, no declarada y no reglamentada (INDNR) es un desafío crítico para la conservación marina. Históricamente, rastrear estas actividades ilícitas ha sido sumamente complejo debido a la falta de tecnologías de vigilancia adecuadas. Hoy en día, el incremento en la capacidad de procesamiento computacional y el acceso a bases de datos de flotas han permitido generar información pesquera. Asimismo, la implementación global de sistemas de geolocalización por satélite, como el Sistema de Identificación Automática (AIS) y el Sistema de Seguimiento de Buques (VMS), ha revolucionado el monitoreo marítimo. En este contexto, el presente estudio propone la aplicación complementaria de datos AIS, VMS e imágenes satelitales para detectar y caracterizar las operaciones INDNR de embarcaciones extranjeras enfocadas en la captura de atún dentro de la Zona Económica Exclusiva (ZEE) de Perú durante el año 2022. Se analizó cuantitativamente el esfuerzo pesquero según el nivel de cumplimiento de las licencias otorgadas, evaluando tres infracciones: faenar fuera del límite temporal autorizado, operar en un Área Marina Protegida (AMP) o pescar sin un permiso válido. A partir de una muestra de 61 embarcaciones, se identificó a 56 naves extranjeras operando en la ZEE peruana. De ellas, 47 acataron la vigencia de sus permisos, 6 excedieron los días autorizados y 3 no contaban con autorización alguna. Sin embargo, un hallazgo alarmante demostró que, de los 47 buques que respetaron los plazos, 16 realizaron pesca INDNR dentro de los límites de la Reserva Nacional Dorsal de Nazca (AMP). En conclusión, estos datos resultaron cruciales para descubrir diferentes patrones de comportamiento táctico de las flotas pesqueras, tanto en el territorio marítimo peruano como a lo largo del Océano Pacífico Oriental.
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Elaborar un diagnóstico ambiental donde se identifiquen potencialidades y alternativas para la optimización de los procesos productivos que mejoren la eficiencia del uso de los recursos y sub-productos, bajo un enfoque de Economía Circular.
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Illegal, unreported and unregulated (IUU) fishing constitutes a menace to society and ecosystems, affecting declining fishing stocks and destroying unprotected marine habitats. Taking advantage of the poor enforcement of maritime international and national laws and regulations, IUU fishing operates in many areas around the world endangering a wide spectrum of marine species, including the target species of these fleets, but also endangered marine mammals, sharks or turtles, and ultimately affecting the entire marine food web. An important fraction of IUU activities are undertaken in international waters, where law enforcement is lower and national authorities have little or no power to intervene. This has led to an array of illegal fishing fleets operating around the world, some of which have been pursued by local authorities and NGOs. Nonetheless, IUU also occurs in national waters, affecting coastal fishing communities and tourism. Although there are many technological tools that can be used to analyze the behavior of IUU fishing activities, few scientific studies have focused on analyzing the environmental impacts they engender. Thus, this research proposes the combined use of Automatic Identification System (AIS) and Life Cycle Assessment (LCA) to estimate the environmental impacts of IUU fishing through the live or historical tracking of vessels. The Peruvian Exclusive Economic Zone (EEZ) and the adjacent international waters are selected as a case study to evidence the advantages of this methodological framework. The selection of this case study is justified on the annual arrival of a fleet of Chinese jiggers that target giant squid (Dosidicus gigas) off the Latin American coast. We anticipate that this study will be helpful to understand the behavior and related environmental impacts of these activities. Results from this study have a direct benefit for enforcing entities around the world in their search for a reduction of economic and environmental impacts.
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Diagnóstico ambiental de la cadena de valor del cacao. Para el diagnóstico de esta cadena de valor se utilizará las herramientas informáticas CalCacao, ambas miden la huella ambiental de los productos, donde se identificará la etapa de ciclo de vida que impacta más al ambiente y las causas que las originan.
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The Life Cycle Thinking or "Life Cycle Thinking" implies that different actors involved in the value chains of products and services have a responsibility and a role in guaranteeing a sustainable use of resources in said value chain, from cradle to the grave, taking into account all relevant external effects. This means that the impacts of all stages of the life cycle must be considered when making decisions about production and consumption patterns, policies and management strategies.
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Con el apoyo de la region autonoma de cerdena y con la asistencia de la universidad de Sassari, PELCAN logro construir un invernadero hidropónico en el tejado de una ONG (Asociación Protección Población Vulnerable), cuyos beneficiarios fueron niños y adolescentes a quienes se les brindaron capacitaciones sobre cambio climático, seguridad alimentaria y límites planterios desde una perspectiva del ciclo de vida.
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En El PROYECTO, LA PUCP brindará capacitación a 06 organizaciones cafetaleras peruanas mediante el uso de la herramienta CalCafé.
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El proveedor desarrollará un total de 03 talleres de capacitación sobre los fundamentos del pensamiento de ciclo de vida y Huellas Ambientales (Huella de Carbono y Huella Hídrica) como elementos diferenciadores en los mercados internacionales y el uso de la herramienta CalCacao. Estas capacitaciones servirán también para que los técnicos de las organizaciones cacaoteras aprendan a usar el software CalCacao y entiendan el proceso necesario para obtener un resultado de impacto ambiental a través de dicho software.
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