Geographical analyses to explore interactions between inherent coffee quality and production environment
Récemment, la recherche sur le café s'est concentrée sur les interactions entre la qualité en tasse du café et l'environnement. Cependant, il manquait des méthodes et des outils pour extrapoler les résultats de la plupart des expériences contrôlées à des aires géographiques plus étendues. Nous présentons un outil basé sur des méthodologies de statistiques de Bayes et de Régression Géographiquement Pondérée (GWR) pour cartographier les caractéristiques de qualité du café et pour identifier leurs interactions avec l'environnement. Pour cela, on utilise deux cas d'étude. Avec les données du département du Cauca au sud de la Colombie, nous introduisons le concept de niche et testons l'outil présenté. Avec les données du Nicaragua, nous démontrons la valeur des analyses spatiales pour évaluer la variabilité des caractéristiques de qualité du café et des facteurs environnementaux qui les dirigent.
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ASIC
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dig-cirad-fr-5401102022-04-20T13:36:12Z http://agritrop.cirad.fr/540110/ http://agritrop.cirad.fr/540110/ Geographical analyses to explore interactions between inherent coffee quality and production environment. Läderach Peter, Vaast Philippe, Oberthür Thomas, O'Brien R, Lara-Estrada Leonel, Nelson A.. 2007. In : 21st International Conference on Coffee Science, Montpellier (France), 11th - 15th September 2006 = 21ème Colloque scientifique international sur le café ; 21. Internationales Wissenshaftliches Kolloquium über Kaffee ; 21e Coloquio Cientifico Internacional sobre el Café. ASIC. Montpellier : ASIC, 1116-1124. ISBN 2-900212-20-0 Colloque Scientifique International sur le Café. 21, Montpellier, France, 11 Septembre 2006/15 Septembre 2006. Researchers Geographical analyses to explore interactions between inherent coffee quality and production environment Läderach, Peter Vaast, Philippe Oberthür, Thomas O'Brien, R Lara-Estrada, Leonel Nelson, A. eng 2007 ASIC 21st International Conference on Coffee Science, Montpellier (France), 11th - 15th September 2006 F40 - Écologie végétale E21 - Agro-industrie Récemment, la recherche sur le café s'est concentrée sur les interactions entre la qualité en tasse du café et l'environnement. Cependant, il manquait des méthodes et des outils pour extrapoler les résultats de la plupart des expériences contrôlées à des aires géographiques plus étendues. Nous présentons un outil basé sur des méthodologies de statistiques de Bayes et de Régression Géographiquement Pondérée (GWR) pour cartographier les caractéristiques de qualité du café et pour identifier leurs interactions avec l'environnement. Pour cela, on utilise deux cas d'étude. Avec les données du département du Cauca au sud de la Colombie, nous introduisons le concept de niche et testons l'outil présenté. Avec les données du Nicaragua, nous démontrons la valeur des analyses spatiales pour évaluer la variabilité des caractéristiques de qualité du café et des facteurs environnementaux qui les dirigent. conference_item info:eu-repo/semantics/conferenceObject Conference info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://agritrop.cirad.fr/540110/1/ID540110.pdf text Cirad license info:eu-repo/semantics/restrictedAccess https://agritrop.cirad.fr/mention_legale.html http://catalogue-bibliotheques.cirad.fr/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=188498 |
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Récemment, la recherche sur le café s'est concentrée sur les interactions entre la qualité en tasse du café et l'environnement. Cependant, il manquait des méthodes et des outils pour extrapoler les résultats de la plupart des expériences contrôlées à des aires géographiques plus étendues. Nous présentons un outil basé sur des méthodologies de statistiques de Bayes et de Régression Géographiquement Pondérée (GWR) pour cartographier les caractéristiques de qualité du café et pour identifier leurs interactions avec l'environnement. Pour cela, on utilise deux cas d'étude. Avec les données du département du Cauca au sud de la Colombie, nous introduisons le concept de niche et testons l'outil présenté. Avec les données du Nicaragua, nous démontrons la valeur des analyses spatiales pour évaluer la variabilité des caractéristiques de qualité du café et des facteurs environnementaux qui les dirigent. |
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