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19 de abril de 2021
Publicaciones
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Artículo

A Model Based on Clusters of Similar Color and NIR to Estimate Oil Content of Single Olives

Publicado en: Foods. 10 (3): 609- - 2021-03-01 10(3), DOI: 10.3390/foods10030609

Autores:

Fredes, Claudio; Valero, Constantino; Diezma, Belen; Mora, Marco; Naranjo-Torres, Jose; Wilson, Manuel; Delgadillo, Gabriel
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Afiliaciones

Univ Catolica Maule, Dept Agr Sci, Curico 3480112, Chile - Autor o Coautor
Univ Catolica Maule, Fac Engn Sci, Dept Comp Sci & Ind, Talca 3480112, Chile - Autor o Coautor
Univ Catolica Maule, Fac Engn Sci, Lab Technol Res Pattern Recognit, Talca 3480112, Chile - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, ETSIAAB, Lab Propiedades Fisicas LPF TRAGRALIA, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

Lipid extraction using the traditional, destructive Soxhlet method is not able to measure oil content (OC) on a single olive. As the color and near infrared spectrum are key parameters to build an oil estimation model (EM), this study grouped olives with similar color and NIR for building EM of oil content obtained by Soxhlet from a cluster of similar olives. The objective was to estimate OC of individual olives, based on clusters of similar color and NIR in two seasons. This study was performed with Arbequina olives in 2016 and 2017. The descriptor of the cluster consisted of the three color channels of c1c2c3 color model plus 11 reflectance points between 1710 and 1735 nm of each olive, normalized with the Z-score index. Clusters of similar color and NIR spectrum were formed with the k-means++ algorithm, leaving a sufficient number of olives to perform the Soxhlet analysis of OC, as reference value of EM. The training of EM was based on Support Vector Machine. The test was performed with Leave One-Out Cross Validation in different training-testing combinations. The best EM predicted the OC with 6 and 13% deviation with respect to the real value when one season was tested with itself and with another season, respectively. The use of clustering in EM is discussed.
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Palabras clave

Infrared spectroscopyOlive qualitySupport vector machineVisible image

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Foods debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición 35/144, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Food Science & Technology.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2025-12-21:

  • WoS: 3
  • Scopus: 7
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-12-21:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 6.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 6 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 4.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 6 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/66395/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 285
  • Descargas: 211
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Chile.

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Reconocimientos ligados al ítem

This research was funded by the foundation for the Promotion of Scientific and Technological Development (Fondo de Fomento al Desarrollo Cientifico y Tecnologico) from the National Agency of Investigation and Development, Chile, grant number ID15I10142 Estimacion del contenido de Aceite en Olivas en base a tecnologias no destructives. Partial funding was received from the Universidad Politecnica de Madrid, cooperation grant AL14-PID-11 Estimacion de calidad y contenido en aceite de aceitunas mediante procedimientos opticos VIS y NIR.
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