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Il saggio muove dall’esame della particolare natura dei segni distintivi di qualità, ponendone in luce l’ontologica diversità rispetto ai segni dotati di capacità distintiva in senso tradizionale. Svolge quindi una ricognizione della tipologia degli enti che ne sono «titolari», traendone motivazione per prospettare un accostamento tra le peculiarità dei regimi di «proprietà intellettuale» dei singoli segni di qualità ed il regime proprietario dei beni comuni cui, per taluni versi, essi appaiono mutatis mutandis assimilabili.

L’indagine proposta e indirizzata ad approfondire le dinamiche del Farmer Market (FM) ovvero di un modello preciso di compravendita di prodotti in un mercato gestito direttamente dagli agricoltori. Di detto schema, comunemente riferibile al genere della "filiera corta", vengono descritti gli elementi strutturali nonche gli aspetti critici e quelli virtuosi. L’indagine, che muove lungo un sentiero interdisciplinare di taglio giuridico-economico, e cosi articolata: introduzione storica al problema, rassegna selettiva della letteratura sul comportamento del consumatore, regolazione giuridica dei FM, descrizione dell’esperienza del primo FM aperto nella Regione Marche, a Fermo, analisi delle dinamiche gestionali e logistiche e delle motivazioni del consumatore, considerazioni conclusive

Rapporto interno sulle applicazioni delle tecnologie dell'informazione per la certificazione della qualità e della tracciabilità dei prodotti agricoli trasformati. Caso studio: analisi della problematica tecnico-scientifica volta al miglioramento della filiera del formaggio "Castelmagno"

La biofotonica comprende l’insieme delle discipline tecnologiche e ingegneristiche che utilizzano quale principale vettore informativo la radiazione elettromagnetica (fotonica - 50 mld €, 246mila addetti nella UE nel 2005), nelle applicazioni nelle scienze della terra e nei biosistemi. Le attività scientifiche di biofotonica nell’ingegneria agraria sono in forte crescita in relazione all’elevato tasso di innovatività (basato su comparti high-tech: ottica, elettronica, informatica e algoritmica) e alle esigenze della ricerca e della produzione di sistemi di monitoraggio o controllo altamente informativi, multiparametrici, speditivi, non distruttivi, per applicazioni in campo (on-the-go) o in linea di processo (on-line). Numerose ricerche sono state analizzate e riportate per applicazioni nell’ingegneria agraria: robotica (visione artificiale) e macchine motrici e semoventi (guida automatica e assistita), macchine operatrici in lavorazioni di campo (fertilizzazione e distribuzione fitosanitaria di precisione) e raccolta, testing e certificazione di caratteristiche operative e della qualità di lavoro, macchine per il postraccolta (selezionatrici per qualità esterna e interna dei frutti), qualità dei prodotti agricoli (carne, orotfrutticoli, pesce) e alimentari (formaggi, pane). Tra i molteplici, sono stati considerati due tra i più innovativi ambiti tecnicometodologico- applicativi: l’analisi della forma per immagini e l’analisi di immagini iperspettrali, di cui sono state riportate applicazioni sperimentali pubblicate o in corso di publicazione (principalmente su riviste internazionali ISI). L’analisi della forma di prodotti agricoli è stata analizzata nella sua complessità scientifica e applicativa attraverso una specifica review (Shape analysis of agricultural products by computer vision – a review of recent research advances), caratterizzandosi come tecnica oggettiva utile per la selezione qualitativa varietale (per esempio, distinguendo frutti di produzioni DOP o IGP), la determinazione di soglie e limiti di difetti e danni di forma e come supporto ai genetisti nel confronto clonale e varietale. Sperimentalmente, la tecnica è stata applicata combinando l’acquisizione dei profili delle immagini di prodotti agricoli, con l’analisi modellista classificatoria multivariata supervisionata (Partial Least Square Discriminant Analysis – PLSDA) applicata sui coefficienti delle equazioni delle armoniche che descrivono matematicamente il profilo, calcolate attraverso l’algoritmo EFA (Analisi 3 Ellittica di Fourier). Tale sistema tecnico-metodologico, per la prima volta applicato dagli autori in ambito agroalimentare, si è rivelato molto potente e discriminante, consentendo di classificare frutti di mandorlo (in guscio e sgusciati) distinguendo mediamente al 90% tra gruppi di forma simile, su un totale di 18 cultivar (Quantitative method for shape description of almond cultivars [Prunus amygdalus Batsch]). La stessa analisi (Shape-based methodology for multivariate discrimination among Italian hazelnut cultivars) è stata applicata su quattro varietà tradizionali di nocciole (tonde: Tonda di Giffoni, Tonda Romana; oblunghe: San Giovanni, Mortarella) con risultati di classificazione superiori al 95% tra le cv all’interno di ciascun gruppo. Anche 17 differenti genotipi di arance Tarocco (Discrimination of Tarocco sweet orange [Citrus sinensis (L.) Osbeck] varieties using opto-electronic elliptic Fourier based analysis of fruit shape), sono stati analizzati con la tecnica EFA e PLSDA, riuscendo a classificare 5 gruppi morfologici, in modo più oggettivo rispetto agli standard descrittivi dei manuali varietali (IPGRI o Citrus Industry). In ultimo, questa tecnica innovativa è stata applicata, con buon grado di successo (media 69%), per valutare il grado attacco dei due patogeni micotossinogeni responsabili della fusariosi della spiga del frumento, misurando variazioni di forma delle cariossidi (striminzitura) (Application of morphometric image analysis system to evaluate the incidence of fusarium head blight wheat infected kernels). La spettrometria di immagine è una delle tecniche fotoniche più potenti risolvendo nella dimensione spettrale tutti i punti di un’immagine. Il soggetto di analisi è caratterizzato da un’impronta spettrale e da proprietà spaziali (morfologiche, strutturali). Tralasciando il remote sensing, le applicazioni spaziano dal controllo ambientale (proximal sensing), alle macchine per selezione e alla qualificazione dei prodotti alimentari. La prima attività sperimentale riportata, è inerente lo studio del grado di maturazione delle mele golden (Supervised multivariate analysis of hyperspectral NIR images to evaluate the starch index of apples) attraverso determinazione del tradizionale indice di amido, calcolato innovativamente attraverso analisi di immagini iperspettrali nel vicino infrarosso (NIR). I buoni risultati ottenuti indicano la possibilità di sostituire il test che prevede l’uso di prodotti chimici (iodio-ioduro) con la tecnica rapida e di non contatto. La seconda attività (Quality evaluation of fish by hyperspectral imaging), oltre a indicare la 4 maggior parte delle ricerche applicative sul prodotto ittico, è stata finalizzata alla determinazione dei giorni di conservazione in refrigerazione di pesci allevati. Attraverso l’uso, per la prima volta documentato, della combinazione dell’analisi iperspettrale e della forma per immagini, è stato possibile estrarre le bande spettrali e l’area della superficie del pesce più informative ai fini della stima della freschezza. Il sistema, veloce e di non contatto, si è dimostrato in grado di rilevare lo stato di freschezza, distinguendo con un valore pari al 79.4% pesci conservati solo 1-2 giorni (prodotto considerato fresco), da pesci conservati 3-5 giorni(pesce non fresco, ma ancora perfettamente edibile). Biophotonics includes all the technological and engineering disciplines that use the electromagnetic radiation as the main carrier of information (photonics - 50 billion €, 246.000 workers in the EU in 2005) in earth sciences and biosystems applications. The use of biophotonics in agricultural engineering discipline is growing in relation to the high innovation rate (based on high-tech sectors: optics, electronics, computers and algorithms) and the needs of research, production monitoring and control systems, highly informative, multiparametric, rapid, non destructive, for applications in the field (on-the-go) or in the process line (on-line). Numerous studies have been analyzed and reported for agricultural applications in: robotics (vision), tractors and self-propelled machines (automatic or assisted guide), agricultural field machines (fertilizers and pesticide precise distribution), test and certification of operational characteristics and work quality, post-harvest machines (fruit selection based on external and internal qualities), quality of agricultural products (meat, fruit and vegetables, fish) and food (cheese, bread). Among such a variety of applications this work consider two of the most innovative technical-methodological sector of application, shape imaging and hyperspectral imaging, which have been reported in experimental applications published or submitted for publication (mainly on international ISI journals). A specific review (Shape Analysis of Agricultural products by computer vision - a review of recent research advances) explored the technical-methodological complexity and the scientific applications of the shape analysis of agricultural products. This technique revealed to be useful for the objective selection of samples variety quality (for example, distinguishing the geographical origin of fruits), the determination of thresholds for damage and defects of shape and form and as a support to genetists for clonal and varietal comparison. Experimentally, the technique has been applied by combining the sample profiles, extracted from the images of agricultural products, with the supervised multivariate classificatory model analysis (Partial Least Square Discriminant Analysis - PLSDA) applied to the harmonic coefficients of the equations that mathematically describe the profile, calculated through the algorithm EFA (Elliptical Fourier analysis). This system was the first 3 time applied by the authors in the food industry. It has proved very powerful and discriminating, allowing the correct classification of almond fruit (kernel and in-shell) with an average value of 90% between groups of similar shape on a total of 18 cultivars (Quantitative method for shape description of almond cultivars [Prunus amygdalus Batsch]). The same analysis (Shape-based methodology for multivariate Discrimination Among Italian hazelnut cultivars) was applied on four traditional hazelnut cultivars (round: Tonda di Giffoni, Tonda Romana, oblong: San Giovanni, Mortarella). The classification results with over 95% between the cultivar within each group. Moreover, 17 different genotypes of Tarocco oranges (Tarocco Discrimination of sweet orange [Citrus sinensis (L.) Osbeck] varieties using Elliptic Fourier based opto-electronic analysis of fruit shape) were analyzed with this technique (EFA + PLSDA), to classify 5 morphological groups in a more objective way than the reference selaction technique which sorts them manually (IPGRI or Citrus Industry). Finally, this novel technique has been applied, with a good success (average 69%), to assess the degree of attack of two phungi micotoxins responsible for Fusarium head blight of wheat by measuring variations in the kernels shape (Application of morphometric image analysis system to evaluate the incidence of fusarium head blight infected wheat kernels). Hyperspectral imaging is one of the most powerful techniques to resolve in spectral dimension all the pixels of an image. The subject of analysis is characterized by spectral fingerprint and spatial properties (morphological, structural). Apart from remote sensing, the applications range from environmental monitoring (proximal sensing), to field machinery or to the agricultural products and food quality analysis and selection. An innovative determination of the maturity degree of Golden apples (Supervised multivariate analysis of hyperspectral NIR images to evaluate the starch index of apples) is the first experimental work reported. It was based on the determination of the traditional starch index, calculated innovatively through a hyperspectral near infrared (NIR) imaging. The obtained good results indicate the possibility to replace the reference test, involving the use of chemicals (iodineiodide), with a rapid and non-contact technique. The second activity (Quality evaluation of fish by hyperspectral imaging) reports a large overview of hyperspectral imaging application for fish quality analysis. The experimental part aimed to estimate 4 fish freshness of farmed fish in terms of days of chilled conservation. The article reports the first literature example of the combination of shape and hyperspectral imaging in agricultural and food systems. In this way, it was possible to extract the more informative spectral bands and surface area of the fish, for freshness estimation. The fast non-contacting system was able to detect the fish freshness, correctly classifying (79.4%) fish stored only 1-2 days (fresh product) from fish stored 3-5 days (fish not fresh, but still perfectly edible). Dottorato di ricerca in Meccanica agraria

Nel diritto dell'Unione europea la regolazione delle indicazioni geografiche risale a tempi recenti. Tuttavia essa è caratterizzata da un notevole grado di sviluppo e complessità. Ispirato alla normativa convenzionale, motore di ulteriori evoluzioni sulla scena internazionale, il diritto comunitario esprime un sistema uniforme su base regionale, e un elevato grado di tutela dei segni distintivi legati al territorio. Il presente contributo ricostruisce le articolazioni essenziali della disciplina, valorizzando il contributo della giurisprudenza nell'individuazione di un “punto di equilibrio”, per certi versi peculiare o atipico, fra le opposte esigenze della tutela dei segni e della libera circolazione dei prodotti nel mercato europeo.

La vendita di prodotti a km 0 a prezzi convenienti dà risposte alle attuali difficoltà dei consumatori. Le imprese agricole possono cogliere questa opportunità aprendo le proprie strategie produttive al mercato locale