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Los interesados en participar en el III Premio Internacional Castillo de Canena de Investigación Oleícola “Luis Vañó” todavía están a tiempo, mañana, 30 de septiembre, finaliza el plazo de inscripción, abierto desde el pasado 1 de abril. Es de resaltar que este año cuenta con el respaldo de la Universidad de Jaén y de la Universidad California Davis, en Estados Unidos.
Podrán optar al Premio trabajos originales de investigación científica y tecnológica en el ámbito de la oleicultura, que no hayan sido publicados anteriormente y que representen una importante aportación a la investigación en alguna de las siguientes áreas temáticas: Olivar y medio ambiente, Aceites de oliva y salud, Aceites de oliva y calidad, Gestión de subproductos del olivar y de los aceites de oliva.
El ganador recibirá un premio de 6.000 euros y una placa acreditativa. Además, el trabajo premiado será publicado en castellano e inglés con una tirada de 1.000 ejemplares, tal y como se realizó en la edición del año pasado, en la que el profesor de Física y Química Analítica de la UJA Ruperto Bermejo obtuvo el primer premio por el trabajo “Aceites de oliva virgen enriquecidos con nuevos antioxidante procedentes de microalgas para la prevención de enfermedades degenerativas”.
En este contexto surge OLIVITECH, con el objetivo de desarrollar un sistema de alerta que combine datos del olivo con la presencia de patógenos, la sintomatología, y la meteorología de cada parcela. Un consorcio multidisciplinar para un enfoque integralPara llevar a cabo esta iniciativa, se ha creado un equipo multidisciplinar coordinado por la Fundación Empresa Universidad Gallega (FEUGA), en el que participan Monet Tecnología e Innovación S.L., Aceites Abril S.L., Oleand Manzanilla Olive S.Coop.And, Deoleo Global, el Grupo de Investigación en Sistemas Agroambientais (GISA) de la Universidad de Vigo, y el Grupo de Investigación Botánica Sistemática y Aplicada de la Universidad de Córdoba.Fases del proyectoLa primera fase del proyecto se centrará en la validación de técnicas de recogida de datos automáticos y la toma de datos sobre la sensibilidad del olivo, la concentración de esporas, la sintomatología de las enfermedades, y la meteorología.