Técnicas estadísticas aplicadas a la caracterización de cacao con enfoque agromática

Authors

  • Jéssica Alexandra Ponce Ordóñez Universidad Técnica Estatal de Quevedo
  • Orlando Erazo Moreta Universidad Técnica Estatal de Quevedo
  • Ariosto Vicuña Pino Universidad Técnica Estatal de Quevedo

DOI:

https://doi.org/10.36097/rsan.v1i46.1527

Keywords:

Estadísticas agrícolas, software estadístico, caracterización de cacao, agromática, TIC

Abstract

Así como en otras áreas, la agricultura ha comenzado a recibir los beneficios de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC), lo que ha llevado a la necesidad de referirse a la agromática. Además, en el área agrícola se utilizan varias técnicas estadísticas que conducen a formular interrogantes sobre la combinación de estas. Aunque se han realizado revisiones bibliográficas sobre agromática, poco se evidencia sobre la combinación estadística-TIC desde este punto de vista. Por ello, el objetivo de este trabajo fue identificar las diferentes técnicas estadísticas que se utilizan en estudios sobre cacao con una aproximación agromática. Para el efecto, se definió un protocolo de búsqueda con la finalidad de identificar diferentes técnicas estadísticas y software empleados. Se encontraron tanto técnicas univariantes como multivariantes, las cuales son ejecutadas usualmente con la ayuda de algún software estadístico de propósito general y en algunos casos complementados con aplicaciones de propósitos más específicos. De acuerdo a los hallazgos, y en concordancia con trabajos relacionados, se evidencia la necesidad de continuar potenciando las bondades de las TIC en el área agrícola.

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References

Abambari, S. G., Morales, S. X., y Macas, A. A. (2021). Tecnologías de la información y comunicación en el sector agrícola: la e-agricultura. Centrosur, 1(8), 88-98.

Abbott, J., Bigatti, A., Caboara, M., y Robbiano, L. (2007). CoCoA: Computations in Commutative Algebra. ACM Communications in Computer Algebra, 4(3), 111-112.

Acierno, V., Fasciani, G., Kiani, S., Caligiani, A., y van Ruth, S. (2019). PTR-QiToF-MS and HSI for the characterization of fermented cocoa beans from different origins. Food chemistry, 289, 591-602.

Addinsoft. (2021). XLSTAT [software]. https://www.xlstat.com/

Camo Analytics. (2021). Unscrambler [software]. https://www.camo.com/unscrambler/

Arvelo, M. A., González León, D., Delgado, T., Maroto, S., y Montoya López, P. (2017). Manual técnico del cultivo de cacaoprácticas latinoamericanas. San José: IICA.

Bazán-Vera, W., Bermeo-Almeida, O., Samaniego-Cobo, T., Alarcon-Salvatierra, A., Rodríguez-Méndez, A., y Bazán-Vera, V. (2017). The Current State and Effects of Agromatic: A Systematic Literature Review. International Conference on Technologies and Innovation (págs. 269-281). Springer, Cham.

Broad Institute. (2021). Morpheus [software]. https://software.broadinstitute.org/morpheus/

Bruker. (2021a). AMIX [software]. https://www.bruker.com/products/mr/nmr/software/amix.html

Bruker. (2021b). TopSpin [software]. https://www.bruker.com/products/mr/nmr/software/topspin.html

Caligiani, A., Palla, L., Acquotti, D., Marseglia, A., y Palla, G. (2014). Application of 1H NMR for the characterisation of cocoa beans of different geographical origins and fermentation levels. Food chemistry, 157, 94-99.

Carrizo, D., y Moller, C. (2018). Estructuras metodológicas de revisiones sistemáticas de literatura en Ingeniería de Software: un estudio de mapeo sistemático. Ingeniare, 26, 45-54.

D’Angelo, C. (2006). Notas sobre la Ordenación del Territorio. Revista Perspectivas, 4(6), 14-18.

Erazo, O., y Pino, J. A. (2015). Predicting Task Execution Time on Natural User Interfaces based on Touchless Hand Gestures. Proceedings of IUI 2015, pp. 97-109. ACM Press.

Glaz, B., y Yeater, K. M. (2020). Applied statistics in agricultural, biological, and environmental sciences. John Wiley & Sons.

Holzinger, R. (2015). PTRwid: A new widget tool for processing PTR-TOF-MS data. Atmospheric Measurement Techniques, 8(9), 3903–3922.

IBM Corp. (2020). IBM SPSS Statistics for Windows [software]. https://www.ibm.com/analytics/spss-statistics-software

Infometrix. (2021). Pirouette – Comprehensive Chemometrics Modeling Software [software]. https://infometrix.com/pirouette/

Kitchenham, B. (2004). Procedures for Performing Systematic Reviews. Joint Technical Report, Computer Science Department, Keele University (TR/SE-0401) and National ICT Australia Ltd. (0400011T.1).

Marseglia, A., Acquotti, D., Consonni, R., Cagliani, L. R., Palla, G., y Caligiani, A. (2016). HR MAS 1H NMR and chemometrics as useful tool to assess the geographical origin of cocoa beans–Comparison with HR 1H NMR. Food Research International, 85, 273-281.

Mårtensson, T., Ståhl, D., Martini, A., y Bosch, J. (2021). Efficient and effective exploratory testing of large-scale software systems. Journal of Systems and Software, 174, 110890.

Ministerio de Agricultura y Ganadería. (2017). Ecuador es el primer exportador de cacao en grano de América. https://www.agricultura.gob.ec/ecuador-es-el-primer-exportador-de-cacao-en-grano-de-america/

Muenchen, R. A. (2011). R for SAS and SPSS users. Springer Science y Business Media.

Perotti, P., Cordero, C., Bortolini, C., Rubiolo, P., Bicchi, C., y Liberto, E. (2020). Cocoa smoky off-flavor: Chemical characterization and objective evaluation for quality control. Food chemistry, 309(2020).

Quevedo Guerrero, J. N., Romero López, J. A., y Tuz Guncay, I. G. (2018). Calidad físico química y sensorial de granos y licor de cacao (Theobroma Cacaol.) Usando cinco métodos de fermentación. Revista Científica Agroecosistemas, 6(1), 115-127.

Rudas, T. (1984). Stepwise Discriminant Analysis Procedure for Categorical Variable. Compstat. Physica, Heidelberg.

Sanchez, M., Mestanza, C., Vargas, Y., Burbano, R., Calero, A., y Ramirez, C. (2019). Evaluation of the Cocoa Bean (Theobroma Cacao L.), using Two Fermentators, Orellana and Sucumbios Provinces, Ecuador. Int. J. Eng. Res. Technol., 8(7).

SAS Institute Inc. (2021). SAS [software]. https://www.sas.com/

Tan, J., y Kerr, W. L. (2019). Characterizing cocoa refining by electronic nose using a Kernel distribution model. LWT, 104, 1-7.

The Mathworks, Inc. (2021). Matlab [software]. https://www.mathworks.com/

Turner, M. (2010). Digital libraries and search engines for software engineering research: An overview. Keele University, UK.

Umetrics. (2021). SIMCA-P+13 [software]. https://www.sartorius.com/

Vásquez-Bermúdez, M., Hidalgo, J., Crespo-León, K., y Cadena-Iturralde, J. (2019). Citizen Science in Agriculture Through ICTs. A Systematic Review. 2nd International Conference on ICTs in Agronomy and Environment (págs. 111-121). Springer, Cham.

Webster, J., y Watson, R. T. (2002). Analyzing the Past to Prepare for the Future: Writing a Literature Review. MIS Quarterly, 26(2), 13-23.

Wold, S., Esbensen, K., y Geladi, P. (1987). Principal component analysis. Chemometrics and intelligent laboratory systems, 2(1-3), 37-52.

Published

2021-06-30

How to Cite

Ponce Ordóñez, J. A., Erazo Moreta, O., & Vicuña Pino, A. (2021). Técnicas estadísticas aplicadas a la caracterización de cacao con enfoque agromática. Revista San Gregorio, 1(46). https://doi.org/10.36097/rsan.v1i46.1527

Issue

Section

ARTÍCULOS DE REVISIÓN