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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  26/06/2012
Data da última atualização:  02/07/2012
Autoria:  BERGER, L. A.; BERGER, D. R. (ed.).
Afiliação:  Lance A. Berger; Dorothy R. Berger.
Título:  The talent management handbook: creating a sustainable competitive advantage by selecting, developing, and promoting the best people.
Edição:  2nd ed.
Ano de publicação:  2011
Fonte/Imprenta:  New York: Mc Graw Hill, 2011.
Páginas:  562 p.
Descrição Física:  : il.
ISBN:  978-0-07-173905-4
Idioma:  Português
Notas:  Inclui referências e índice.
Conteúdo:  Part I Creating a talent management program for organization excellence; 1 Designing and assembling the building blocks for organization excellence: the talent management model - Lance A. Berger and Dorothy R. Berger; Building block 1: Competency assessment; 2 Formulating competencies - Murray M. Dalziel; 3 Fundamentals of competency modeling; 4 Creating the workforce of the future: projecting and utilizing new competencies - Ron Garonzik; Building block 2: perfomance appraisals; 5 Designing a performance appraisal for driving organization; 6 Performance measurement for all employees - Mark Graham Brown; 7 Conducting performance reviews that improve the quality of your talent base - David Insler and Angelita Becom; 8 Appraising executive talent - James F. Reda; 9 Selecting the right performance appraisal - Martin G. Wolf;10 Improving performance through the employee value exchange - Jim Kochanski and J. P. Elliott; Building block 3: sucession and career planning; 11 Integrating succession planning and career planning - William J. Rothwell; 12 Determining every employee's potencial for growth - Murray M. Dalziel; 13 Designing a succession planning program - Doris Sims; 14 Practical discussions for sweet success - Kevin D. Wilde; 15 Career development: encompassing all employees - Beverly Kaye, Joyce Cohen, and Beverly Crowell; 16 CEO succession planning - Marshall Goldsmith; 17 Ensuring CEO succession agility in the boardroom - Dennis Carey, Marc Feigen, and Kevin Cash; Part ... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Competência humana; Criatividade; Desenvolvimento de talentos; Desenvolvimento humano.
Thesagro:  Administração de Pessoal; Inovação.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
AI-SEDE53162 - 1ADCLV - PP658.4094B496t2012.00240
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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  22/11/2019
Data da última atualização:  22/11/2019
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 2
Autoria:  OLDONI, L. V.; CATTANI, C. E. V.; MERCANTE, E.; JOHANN, J. A.; ANTUNES, J. F. G.; ALMEIDA, L.
Afiliação:  LUCAS VOLOCHEN OLDONI, INPE; CARLOS EDUARDO VIZZOTTO CATTANI, Unioeste; ERIVELTO MERCANTE, Unioeste; JERRY ADRIANI JOHANN, Unioeste; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; LUIZ ALMEIDA, INPE.
Título:  Annual cropland mapping using data mining and OLI Landsat-8.
Ano de publicação:  2019
Fonte/Imprenta:  Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 23, n. 12, p. 952-958, 2019.
DOI:  http://dx.doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v23n12p952-958
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  ABSTRACT: In the state of Paraná, Brazil, there are no major changes in areas cultivated with annual crops, mainly due to environmental laws that do not allow expansions to new areas. There is a great contribution of the annual crops to the domestic demand of food and economic demand in the exports. Thus, the area and distribution of annual crops are information of great importance. New methodologies, such as data mining, are being tested with the objective of analyzing and improving their potential use for classification of land use and land cover. This study used the classifiers decision tree and random forest with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) temporal metrics on images from Operational Land Imager (OLI)/Landsat-8. The results were compared with traditional methods spectral images and Maximum Likelihood Classifier (MLC). At first, seven classes were mapped (water bodies, sugarcane, urban area, annual crops, forest, pasture and reforestation areas); then, only two classes were considered (annual crops and other targets). When classifying the seven targets, both methods had corresponding results, showing global accuracy near 84%. NDVI temporal metrics showed producer?s and user?s accuracy for the annual crop class of 86 and 100%, respectively. However, if considering only two classes, the NDVI temporal metrics reached global accuracy of near 98% and producer?s and user?s accuracy above 94%.
Palavras-Chave:  Árvore de decisão; Data mining; Decision tree; Métricas temporais de NDVI; Mineração de dados; NDVI temporal metrics; Random forest; Séries temporais.
Thesaurus NAL:  Normalized difference vegetation index; Time series analysis.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/205238/1/AP-Annual-cropland.pdf
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Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA20199 - 1UPCAP - DD
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