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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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41.Imagem marcado/desmarcadoALVES, L. G. S.; BISCOLA, P. H. N.; MALAFAIA, G. C.; DIAS, C. C.; CARROMEU, C.; ROCHA, C. C. R.; SERAFIM, F. P.; PAULA, N. Q. de. Centro de Inteligência da Carne: proposta de sistematização dos dados e informações da cadeia produtiva da carne bovina. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 9., 2013, Campo Grande, MS. [Anais da..]. Campo Grande, MS: Embrapa Gado de Corte, 2013. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 204). Comissão organizadora: Denise Baptaglin Montagner, Grácia Maria Soares Rosinha, Rodrigo Carvalho Alva

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte.

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42.Imagem marcado/desmarcadoBAMBINI, M. D.; ROCHA, D. T. da; CARROMEU, C.; CORREA, F. T. de B. S.; PUSINHOL, C. C.; GREENHALGH, A. A. M. S.; VISOLI, M. C. Modelos de negócios inovadores na transferência de software agropecuário: boas práticas de Unidades de Pesquisa da Embrapa. Campinas: Embrapa informática Agropecuária, 2015. 70 p. il. (Embrapa informática Agropecuária. Documentos, 137).

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Gado de Leite.

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43.Imagem marcado/desmarcadoRODRIGUES, L. de S.; CAIXETA FILHO, E.; SAKIYAMA, K.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; MATSUBARA, E. T.; MARCATO JUNIOR, J.; GONCALVES, W. N. Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits. Computers and Electronics in Agriculture, v. 211, 2023. 14 p.

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte.

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44.Imagem marcado/desmarcadoCRIVELLARO, L. L.; MATSUBARA, E. T.; BARRIOS, S. C. L.; CARROMEU, C.; SANTOS, M. F.; VALLE, C. B. do; JANK, L. Pasto Certo: escolha de cultivares com Inteligência Artificial. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 14., 2018, Campo Grande - MS. [Resumos dos trabalhos]. Brasília, DF, Embrapa, 2018 115 p. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 258). p. 64-65

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte.

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45.Imagem marcado/desmarcadoBARRIOS, S. C. L.; CARROMEU, C.; MATSUBARA, E. T.; CRIVELLARO, L. L.; SILVA, M. A. I. da; VALLE, C. B. do; SANTOS, M. F.; JANK, L. Pasto Certo - versão 2.0®: aplicativo para dispositivos móveis e desktop sobre forrageiras tropicais. Campo Grande, MS: Gado de Corte, 2019. 13 p. (Embrapa Gado de Corte. Comunicado técnico, 148).

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte.

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46.Imagem marcado/desmarcadoDE SOUZA, D. C. G.; RIGHES, B. S.; RODRIGUES FILHO, J. R.; LIMA, R. J. S. C.; QUEIROZ, H. P. de; CARROMEU, C. Serviço Móvel de Atendimento ao Cidadão: SAC Mobile. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 8., 2012, Campo Grande, MS. [Anais da..]. Campo Grande, MS: Embrapa Gado de Corte, 2012. 2 p. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 198).

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte.

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47.Imagem marcado/desmarcadoSILVEIRA, E. S.; SANTOS, M. F.; CARROMEU, C.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C. B. do; SIMEÃO, R. M. Utilização de drone com diferentes Ground Sample Distance para obtenção de dados fenotípicos de forrageiras. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 15., 2019, Campo Grande, MS. [Resumos dos trabalhos...]. Brasília, DF: Embrapa, 2019 80 p. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 264). Comitê Organizador: Marlene de Barros Coelho; Lenita Ramires dos Santos; Rodrigo Carvalho Alva; Lucimara Chiari; Thais Basso Amaral. 30-31

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte.

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48.Imagem marcado/desmarcadoCASTRO, W.; MARCATO JUNIOR, J.; POLIDORO, C.; OSCO, L. P.; GONÇALVES, W.; RODRIGUES, L.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; RESENDE, R. M. S.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; JORGE, L. A. de C. Deep learning applied to phenotyping of biomass in forages with UAV-based RGB imagery. Sensors v. 20, a. 4802, 2020. 1 - 18

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte; Embrapa Instrumentação.

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49.Imagem marcado/desmarcadoSALMAN, A. K. D.; ANDRADE, C. M. S. de; OLIVEIRA, T. K. de; CASTRO JUNIOR, A. A. de; CARROMEU, C.; CARVALHO, M. de A.; ALVES, F. V.; CRUZ, P. G. da; SILVA, R. K. da; JESUS, A. C. S. de. Arbopasto - versão 1.0: aplicativo para auxiliar na escolha de árvores nativas para pastagens. Porto Velho, RO: Embrapa Rondônia, 2020. 12 p. (Embrapa Rondônia. Comunicado técnico, 414).

Biblioteca(s): Embrapa Acre; Embrapa Rondônia.

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50.Imagem marcado/desmarcadoBARRIOS, S. C. L.; CARROMEU, C.; CRIVELLARO, L. L.; VERZIGNASSI, J. R.; ZIMMER, A. H.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; VALLE, C. B. do; JOSÉ, M. R.; GOMES, O. C. de O.; MATSUBARA, E. T.; SILVA, M. A. I. da. Pasto Certo - versão 3.0: aplicativo para dispositivos móveis e desktop sobre forrageiras tropicais. Campo Grande, MS: Embrapa Gado de Corte, 2021. (Embrapa Gado de Corte / Comunicado Técnico, 159)

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte.

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51.Imagem marcado/desmarcadoSOUZA, K. X. S. de; OLIVEIRA JUNIOR, A. de; CARROMEU, C.; OLIVEIRA, E. B. de; D'OLIVEIRA, F. M.; FALEIRO, F. G.; JORGE, L. A. de C.; ARBEX, W. A. Tecnologia da Informação na Agropecuária - estado da arte, tendências futuras e proposta de atuação. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2017. 50 p. il. (Embrapa informática Agropecuária. Documentos, 154).

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Cerrados; Embrapa Florestas; Embrapa Gado de Leite; Embrapa Instrumentação; Embrapa Soja.

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52.Imagem marcado/desmarcadoOLIVEIRA, G. S. de; MARCATO JUNIOR, J.; POLIDORO, C.; OSCO, L. P.; SIQUEIRA, H.; RODRIGUES, L.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C.; SIMEÃO, R. M.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; JORGE, L. A. de C.; GONÇALVES, W.; SANTOS, M. F.; MATSUBARA, E. Convolutional Neural Networks to Estimate Dry Matter Yield in a Guineagrass Breeding Program Using UAV Remote Sensing. Sensors, v. 21, n. 3971, 2021.

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte; Embrapa Instrumentação.

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53.Imagem marcado/desmarcadoBARRIOS, S. C. L.; CARROMEU, C.; SILVA, M. A. I. da; MATSUBARA, E. T.; VALLE, C. B. do; JANK, L.; SANTOS, M. F.; ASSIS, G. M. L. de; CRIVELLARO, L. L.; GONÇALVES, T. D. T.; QUEIROZ JÚNIOR, J. M.; CANDIDO, A. R.; MACHADO, W. K. R.; GOUVEIA, B. T.; NOBRE, A. A. A.; ZANELLA, A. L. Pasto Certo® version 2.0 - An application about Brazilian tropical forage cultivars for mobile and desktop devices. Tropical Grasslands-Forrajes Tropicales, v. 8, n. 2, p. 162?166, 2020.

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte.

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Biblioteca(s):  Embrapa Soja.
Data corrente:  01/04/2010
Data da última atualização:  17/04/2018
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  MEYER, M. C.; COSTA, N. B.; FERREIRA, L. C.; NUNES JÚNIOR, J.; VENANCIO, W. S.; BEGLIOMINI, E.
Afiliação:  MAURICIO CONRADO MEYER, CNPSo; N. B. COSTA, UNI-ANHANGUERA; L. C. FERREIRA, UFG; JOSÉ NUNES JÚNIOR, CTPA; W. S. VENANCIO, UEPG; E. BEGLIOMINI, BASF.
Título:  Comparison of the efficiency of soybean rust control by preventive and curative fungicides sprays, combined with different adjuvants, in Brazil.
Ano de publicação:  2010
Fonte/Imprenta:  Plant Management Network, St. Paul, 2010.
Idioma:  Inglês
Notas:  Edição do Proceedings do National Soybean Rust Symposium, New Orleans, 2009.
Conteúdo:  The effects of strobilurins and triazoles premix fungicides, with different adjuvants, were evaluated on the soybean rust control in preventive and curative conditions, in Goiania, GO, Brazil. Treatments consisted of pyraclostrobin (65 g a.i. ha?1) + metconazole (40 g a.i. ha?1), pyraclostrobin (65 g a.i. ha?1) + epoxiconazole (40 g a.i. ha?1), pyraclostrobin (65 g a.i. ha?1) + epoxiconazole (25 g a.i. ha?1), azoxystrobin (65 g a.i. ha?1) + cyproconazole (25 g a.i. ha?1), picoxystrobin (65 g a.i. ha?1) + cyproconazole (25 g a.i. ha?1), and an untreated check. Treatments composed of pyraclostrobin + epoxiconazole were applied with three different adjuvants adhesive (40 ml ha?1), metilated soybean oil (0.25%), and mineral oil (0.30%), respectively. Azoxystrobin + cyproconazole and picoxystrobin + cyproconazole were added with mineral oil (0.6 liter ha?1). The fungicides treatments were applied on soybean stages R1, R4, and R5.3 in the trial preventive (before disease infection) and on soybean stages R2, R5.1, and R5.4 in the trial curative (after infection). All treatments controlled soybean rust (higher than 90% efficiency) and were more effective when applied preventively. The disease severity at soybean stage R5.5 ranged from 0.38 to 2.00% (check 71.25%) on preventive treatments and from 1.25 to 6.00% (check 85%) on curative treatments. The defoliation index at stage R6 (check 100%) ranged from 33 to 48% preventive and from 43 to 64% curative. Soybean yield varied from 3,07... Mostrar Tudo
Thesagro:  Doença de planta; Doença fungica; Ferrugem; Fungicida; Soja.
Thesaurus NAL:  Fungicides; Plant diseases and disorders; Rust diseases; Soybeans.
Categoria do assunto:  F Plantas e Produtos de Origem Vegetal
URL:  https://www.plantmanagementnetwork.org/infocenter/topic/soybeanrust/2009/posters/29.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Soja (CNPSO)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPSO30631 - 1UPCSP - PPSP 1182411824
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