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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
12/01/2007 |
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Data da última atualização: |
07/03/2019 |
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Autoria: |
ALMEIDA, L. M. de M. C.; PAULILLO, L. F.; FERRANTE, V. L. S. B. |
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Título: |
Segurança alimentar e consórcios de produtores rurais: possibilidades de formação de redes de capital social no território citrícola paulista |
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Ano de publicação: |
2006 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Econômica do Nordeste, Fortaleza, v.37, n.3, p.398-421, jul./set. 2006. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Apresenta e discute redes alternativas no âmbito das políticas públicas de proteção social, que possam amenizar o processo de exclusão social dos pequenos e médios produtores de laranja e, ao mesmo tempo, eliminar o aviltamento das condições de trabalho dos trabalhadores assalariados rurais. Neste sentido, o artigo apresenta um caso concreto de formação de uma rede de capital social em torno do tema da segurança alimentar local. Mostra como mecanismos institucionais via políticas públicas participativas e organizações locais podem promover o desenvolvimento rural local com possibilidades de inclusão social. Toma a segurança alimentar de maneira ampla, de forma a abarcar não somente as condições de saúde das pessoas, de higiene dos alimentos e da autenticidade da produção, mas também a melhoria das condições de renda e emprego de pequenos agricultores e trabalhadores rurais. Aborda o sistema de consórcios de produtores rurais como novo modelo organizacional coletivo na dinâmica da rede citrícola pau lista. Conclui que as redes de proteção apresentadas através da política de segurança alimentar local e os consórcios de produtores são novas práticas que rompem com situações de precarização e que, efetivamente, apresentam alternativas de inclusão social. |
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Palavras-Chave: |
Capital social; Consórcios de produtores; Exclusão social; Produtor rural; Território citrícola paulista. |
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Thesagro: |
Segurança Alimentar. |
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Categoria do assunto: |
B Sociologia Rural |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Florestas. Para informações adicionais entre em contato com cnpf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Data corrente: |
24/10/2012 |
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Data da última atualização: |
16/02/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
RESENDE, M. D. V. de; RESENDE JUNIOR, M. F. R.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; MISSIAGGIA, A. A.; AGUIAR, A. M.; ABAD, J. M.; TAKAHASHI, E. K.; ROSADO, A. M.; FARIA, D. A.; PAPPAS JUNIOR, G. J.; KILIAN, A.; GRATTAPAGLIA, D. |
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Afiliação: |
MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; MÁRCIO F. R. RESENDE, UFV; CAROLINA P. SANSALONI, UnB; CESAR D. PETROLI, UnB; Alexandre A. Missiaggia, 5 FIBRIA Celulose; Aurelio M. Aguiar, FIBRIA Celulose; JUPITER M. ABAD, FIBRIA CELULOSE S. A.; ELIZABETE K. TAKAHASHI, CENIBRA CELULOSE NIPO BRASILEIRA S. A.; ANTONIO M. ROSADO, CENIBRA CELULOSE NIPO BRASILEIRA S. A.; DANIELLE A. FARIA, CENARGEN; GEORGIOS JOANNIS PAPPAS JUNIOR, CENARGEN; ANDRZEJ KILIAN, DIVERSITY ARRAYS TECHNOLOGY; DARIO GRATTAPAGLIA, CENARGEN. |
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Título: |
Genomic selection for growth and wood quality in Eucalyptus: capturing the missing heritability and accelerating breeding for complex traits in forest trees. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
New Phytologist, v. 194, p. 116-128, 2012. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Genomic selection (GS) is expected to cause a paradigm shift in tree breeding by improving its speed and efficiency. By fitting all the genome-wide markers concurrently, GS can capture most of the ?missing heritability? of complex traits that quantitative trait locus (QTL) and association mapping classically fail to explain. Experimental support of GS is now required. The effectiveness of GS was assessed in two unrelated Eucalyptus breeding populations with contrasting effective population sizes (Ne = 11 and 51) genotyped with > 3000 DArT markers. Prediction models were developed for tree circumference and height growth, wood specific gravity and pulp yield using random regression best linear unbiased predictor (BLUP). Accuracies of GS varied between 0.55 and 0.88, matching the accuracies achieved by conventional phenotypic selection. Substantial proportions (74?97%) of trait heritability were captured by fitting all genome-wide markers simultaneously. Genomic regions explaining trait variation largely coincided between populations, although GS models predicted poorly across populations, likely as a result of variable patterns of linkage disequilibrium, inconsistent allelic effects and genotype environment interaction. GS brings a new perspective to the understanding of quantitative trait variation in forest trees and provides a revolutionary tool for applied tree improvement. Nevertheless population- specific predictive models will likely drive the initial applications of GS in forest tree breeding. MenosGenomic selection (GS) is expected to cause a paradigm shift in tree breeding by improving its speed and efficiency. By fitting all the genome-wide markers concurrently, GS can capture most of the ?missing heritability? of complex traits that quantitative trait locus (QTL) and association mapping classically fail to explain. Experimental support of GS is now required. The effectiveness of GS was assessed in two unrelated Eucalyptus breeding populations with contrasting effective population sizes (Ne = 11 and 51) genotyped with > 3000 DArT markers. Prediction models were developed for tree circumference and height growth, wood specific gravity and pulp yield using random regression best linear unbiased predictor (BLUP). Accuracies of GS varied between 0.55 and 0.88, matching the accuracies achieved by conventional phenotypic selection. Substantial proportions (74?97%) of trait heritability were captured by fitting all genome-wide markers simultaneously. Genomic regions explaining trait variation largely coincided between populations, although GS models predicted poorly across populations, likely as a result of variable patterns of linkage disequilibrium, inconsistent allelic effects and genotype environment interaction. GS brings a new perspective to the understanding of quantitative trait variation in forest trees and provides a revolutionary tool for applied tree improvement. Nevertheless population- specific predictive models will likely drive the initial applications of G... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Qualidade da madeira. |
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Thesagro: |
Eucalipto; Seleção Genética. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 02465naa a2200301 a 4500
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260 $c2012
520 $aGenomic selection (GS) is expected to cause a paradigm shift in tree breeding by improving its speed and efficiency. By fitting all the genome-wide markers concurrently, GS can capture most of the ?missing heritability? of complex traits that quantitative trait locus (QTL) and association mapping classically fail to explain. Experimental support of GS is now required. The effectiveness of GS was assessed in two unrelated Eucalyptus breeding populations with contrasting effective population sizes (Ne = 11 and 51) genotyped with > 3000 DArT markers. Prediction models were developed for tree circumference and height growth, wood specific gravity and pulp yield using random regression best linear unbiased predictor (BLUP). Accuracies of GS varied between 0.55 and 0.88, matching the accuracies achieved by conventional phenotypic selection. Substantial proportions (74?97%) of trait heritability were captured by fitting all genome-wide markers simultaneously. Genomic regions explaining trait variation largely coincided between populations, although GS models predicted poorly across populations, likely as a result of variable patterns of linkage disequilibrium, inconsistent allelic effects and genotype environment interaction. GS brings a new perspective to the understanding of quantitative trait variation in forest trees and provides a revolutionary tool for applied tree improvement. Nevertheless population- specific predictive models will likely drive the initial applications of GS in forest tree breeding.
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Embrapa Florestas (CNPF) |
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