What is the impact of COVID-19 disease on agriculture?

The different pandemics that humanity has experienced, such as the Spanish Flu, Asian Flu, Hong Kong Flu, HIV/AIDS, SARS, Ebola and Swine Flu, have had a great impact on the economy, the environment and any human activity, such as livestock, agriculture, tourism, transport, education, health, fishing, mining, industry, commerce, etc. Currently, humanity is facing another pandemic, the infection of the new coronavirus (2019-nCoV) that generates the disease known as COVID-19. The objective of this document is to analyze and discuss the effects in agriculture of events related to the disease of COVID-19. For this analysis, data from the Food Agriculture Organization (FAO), the World Health Organization (WHO) and scientific and technical documents have been used. There is sufficient evidence to affirm that the pandemic caused by the COVID-19 disease has an important effect on agriculture and the food supply chain, mainly affecting food demand and consequently food security, with a great impact on the most vulnerable population

El modelo de lenguaje basado en inteligencia artificial sensible - ChatGPT: Análisis bibliométrico y posibles usos en la agricultura y pecuaria

ChatGPT su suma a la lista de sistemas basados en inteligencia artificial diseñados para realizar tareas específicas y responder preguntas mediante la interacción con los usuarios (Siri de Apple, Alexa de Amazon, Assistant y Bard de Google, Cortana de Microsoft, Watson de IBM, Bixby de Samsung, entre otros). ChatGPT funciona utilizando el modelo de lenguaje GPT (Transformador Preentrenado Generativo) de OpenAI y es capaz de aprender de las preferencias y patrones de comportamiento de los usuarios para personalizar su respuesta. ChatGPT tiene el potencial de ser aplicado en diferentes ámbitos, siendo la educación, periodismo, redacción científica, comunicación, biología celular, biotecnología, donde ya existen evidencias. El objetivo de este trabajo fue analizar las posibles aplicaciones de ChatGPT en la industria agrícola y pecuaria. En primer lugar, fue realizado un análisis cenciométrico con VosViewer y Bibliometrix (Bliblioshiny). Se identificaron 3 clústeres: (a) Característica principales; (b) sistemas de aprendizaje que utiliza; y (c) aplicaciones. A la pregunta ¿Cuáles son las principales aplicaciones en que ChatGTP revolucionará la agricultura (o pecuaria) en el mundo? ChatGPT respondió: (a) en el ámbito agrícola: mejora de la toma de decisiones agrícolas, optimización de la producción agrícola, detección y prevención de enfermedades de las plantas, gestión del clima y gestión de la cadena de suministro; y (b) en el campo pecuario: mejora de la salud y el bienestar animal, optimización de la producción animal, gestión de la cadena de suministro, detección y prevención de enfermedades zoonóticas y gestión del clima para la producción animal. ChatGPT no fundamenta científicamente su respuesta, pero del análisis realizado, encontramos que existe suficiente evidencia científica para concluir, en este caso, que sus respuestas fueron correctas. Si bien ChatGPT no necesariamente fundamenta científicamente sus respuestas, los usuarios deberían hacerlo. Faltan estudios del uso de la Inteligencia Artificial y su relación con la ética.

Smallholder conflicts in agribusiness systems

Conflicts arise because of deficient coordination between actors during the exchange of goods and services in agribusiness systems. The aim of the study was to assess conflicts at the smallholder level by reviewing literature resources. From the systemic analysis, it is evident that price imposition is the main conflict that smallholders face during commercialization with suppliers and agro-industries. Conflicts arise due to the high bargaining power of large corporations. The concentration of companies in input supply and processing markets also generates conflict environments during transactions. Collective forms and the use of contracts are conflict mitigation alternatives in agrifood chains

Prediction of beef marbling using Hyperspectral Imaging (HSI) and Partial Least Squares Regression (PLSR)

The aim of this study was to build a model to predict the beef marbling using HSI and Partial Least Squares Regression (PLSR). Totally 58 samples of longissmus dorsi muscle were scanned by a HSI system (400 - 1000 nm) in reflectance mode, using 44 samples to build the PLSR model and 14 samples to model validation. The Japanese Beef Marbling Standard (BMS) was used as reference by 15 middle-trained judges for the samples evaluation. The scores were assigned as continuous values and varied from 1.2 to 5.3 BMS. The PLSR model showed a high correlation coefficient in the prediction (r = 0.95), a low Standard Error of Calibration (SEC) of 0.2 BMS score, and a low Standard Error of Prediction (SEP) of 0.3 BMS score

Maximización del contenido de Omega-3 (EPA y DHA) en el proceso de acidólisis enzimática de aceite de canola y concentrado de ácidos grasos poliinsaturados de cadena larga (AGPICL), en condiciones de CO2 supercrítico

The aim of this study was to optimize the content of EPA and DHA in the process of enzymatic acidolysis of canola oil and concentrated of long-chain polyunsaturated fatty acids (LCPUFA) in structured triacylglycerols (TAGs). For this purpose, nonspecific lipase B from Candida antarctica immobilized in a supercritical CO2 was used. Crude salmon oil obtained from the industrial byproducts was used to obtain LCPUFA concentrate. Initially, a LCPUFAs concentrate was obtained by basic hydrolysis and posterior complexation with urea. Subsequently the process variables were optimized enzymatic acidolysis were optimized using a central composite rotational design 25-1 + star, with 5 factors and 30 experimental trials, based on the response surface methodology. The optimal conditions that maximized the content of EPA and DHA to 3.92 g/100 g TFA and 9.09 g/100 g TFA, respectively in the purified TAGs corresponded to a LCPUFA percentage 71.71% and canola oil percentage 28.29%, temperature 57.8 °C, pressure 172.0 bar, time 23.97 h enzyme percentage of 7.74%.El objetivo del presente trabajo fue optimizar el contenido de ácidos grasos EPA y DHA en el proceso de acidólisis enzimática de aceite de canola y concentrado de ácidos grasos poliinsaturados de cadena larga (AGPICL) en triacilglicéridos estructurados (TAGs). Para ello, se empleó lipasa B inespecífica de Candida antarctica inmovilizada en condiciones CO2 supercrítico. El aceite crudo de salmón obtenido a partir de los subproductos industriales se utilizó para obtener concentrados de AGPICL. Como primer paso, se obtuvo un concentrado de AGPICL mediante una hidrolisis básica y posterior complejación con urea. Posteriormente se optimizó las variables del proceso de acidólisis enzimática mediante un diseño compuesto central rotacional 25-1 más estrella, de 5 factores con 30 ensayos experimentales, basado en la metodología superficie respuesta. Las condiciones óptimas que maximizaron el contenido de EPA a 3,92 g/100 g de ácidos grasos totales (AGT) y de DHA a 9,09 g/100 g AGT en los TAGs purificados correspondieron a una relación AGPICL/Canola de 71,71 %, temperatura de 57,8 ºC, presión de 172,0 bar, tiempo de 23,97 h y concentración de enzima de 7,74%