Thèmes abordés

Les thèmes d'AgroStat 2021 sont :

Sensométrie : centrée sur les méthodes statistiques d'analyse sensorielle telles que la planification des évaluations sensorielles et l'analyse des données provenant de panels d'experts ou de groupes de consommateurs ; étude de la relation entre les mesures instrumentales et les mesures sensorielles ; mise en relation des préférences des consommateurs avec les données sensorielles, etc.

Chimiométrie : se concentre sur l'extraction d'informations à partir de données collectées en chimie analytique, de mesures physiques, suivie d'une exploration et d'une prédiction dans un cadre supervisé ou non supervisé. Elle comprend les procédures linéaires ou non linéaires, les données provenant de tableaux à entrées multiples, etc.

Plans d'expérience : englobent les méthodologies qui offrent une approche générale pour l'optimisation conjointe de la planification expérimentale et de la modélisation des phénomènes étudiés dans les sciences expérimentales.

Maîtrise des procédés : désigne les méthodes de statistiques ou d'intelligence artificielle utilisées pour développer et mieux maîtriser un procédé et améliorer la qualité des produits ; modélisation quantitative ou qualitative ; plans d'expérience ; validation des méthodes de mesure ; conception de cartes de contrôle ; réseaux neuronaux, logique floue, etc.

Big Data : englobe la gestion de bases de données massives ; et l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond ou d'intelligence artificielle pour comprendre les profils des consommateurs.

Outils logiciels : logiciels et applications web pour l'analyse des données.

Microbiologie prédictive et évaluation des risques : englobant la modélisation pour caractériser et contrôler l'évolution des micro-organismes dans les aliments et leurs effets sur la santé humaine ; l'évaluation et la gestion de la durée de conservation ; l'intégration de la microbiologie prédictive dans l'optimisation des processus alimentaires et des nouvelles technologies ; les progrès des méthodes et outils d'évaluation des risques ; la modélisation de la relation dose-réponse ; etc.

Méta-analyse : y compris les protocoles et les applications dans les domaines de l'agriculture, de la zootechnie, de l'épidémiologie, de la science des consommateurs, de la qualité et de la sécurité des aliments.