Revista
Trabajadores de dos cooperativas de los municipios de Cordobilla de Lácara y La Nava de Santiago (Badajoz) han asistido al curso Análisis Sensorial de Aceite de Oliva Virgen, organizado por el proyecto ROT (Red de Observatorios Territoriales, 2ª Fase), gestionado por la Diputación de Badajoz.
La puesta en marcha de esta acción formativa surge a raíz de la demanda de una de las 35 cooperativas participantes en el proyecto PECES (Planificación Estratégica para la Comercialización de Empresas de Economía Social de la Provincia de Badajoz), interesada en ampliar los conocimientos de sus trabajadores en esta materia y la aceptación, por parte del Proyecto ROT 2º Fase, de cubrir esta demanda formativa.
El objetivo general del curso, de carácter presencial y de 12 horas lectivas, ha sido adquirir conocimientos, técnicas y herramientas en el análisis sensorial del aceite de oliva virgen, e identificar los atributos positivos y defectos, con el objeto de clasificar la calidad de los aceites de oliva virgen.
Durante el mismo, los alumnos, entre los que se encontraban analistas, auxiliares de laboratorio, ingenieros técnicos agrícolas y operarios de las dos cooperativas, han realizado catas de más de 30 aceites de oliva virgen con distintas calidades.
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.