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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
Data corrente: |
16/09/2003 |
Data da última atualização: |
28/04/2006 |
Autoria: |
NUNES JUNIOR, J.; GUERZONI, R. A.; SOUSA, R. P.; MONTEIRO, P. M. F. O.; ASSUNÇÃO, M. S.; SILVA, L. O.; TOLEDO, R. M. C. P.; SOUZA, P. I. M.; MOREIRA, C. T.; ABUD, S. |
Título: |
Épocas de semeadura em Campo Novo do Parecis, Mato Grosso. I - cultivares de ciclo precoce. |
Ano de publicação: |
2003 |
Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA DA REGIÃO CENTRAL DO BRASIL, 25., 2003, Uberaba. Resumos... Londrina: Embrapa Soja: EPAMIG: Fundação Triângulo, 2003. |
Páginas: |
p. 248-249. |
Série: |
(Embrapa Soja. Documentos, 209). |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Organizado por Odilon Ferreira Saraiva, Regina Maria Villas Boas de Campos Leite. |
Conteúdo: |
A época de semeadura é definida por um conjunto de fatores ambientais que reagem entre si e interagem com a planta, promovendo variações na produção e afetando outras características agronômicas da soja. Com o objetivo de avaliar a época mais apropriada para a semeadura de cultivares de ciclo precoce, conduziu-se um experimento em Campo Novo do Parecis-MT, em um delineamento fatorial em blocos casualizados composto por 4 épocas de semeadura (01/11/02, 20/11/02, 10/12/02, 30/12/02) e 6 cultivares [BRSGO Mineiros, BRSGO Caiapônia, BRSGO 204 (Goiânia), Emgopa 316, Emgopa 302, MSOY 6101]. Após a análise dos dados, verificou-se haver interação significativa entre as épocas de semeadura e as cultivares. A análise conjunta demonstrou que as épocas de semeadura onde foram obtidas as maiores produtividades foram 20/11 e 10/12, respectivamente, não havendo diferenças estatísticas entre essas duas épocas. Diferenças estatísticas foram detectadas em relação à primeira (01/11) e quarta (30/12) épocas de semeadura, quando estas foram comparadas entre si, e entre a segunda época (20/11), quando comparada à primeira (01/11) e à quarta (30/12) época de semeadura. Não houve diferença estatística entre a terceira e a primeira época de semeadura. Desta forma, a época mais indicada para a semeadura de cultivares de ciclo precoce em Campo Novo do Parecis-MT compreende o período de 20/11 a 10/12.
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Categoria do assunto: |
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Marc: |
LEADER 02369naa a2200265 a 4500 001 1456573 005 2006-04-28 008 2003 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aNUNES JUNIOR, J. 245 $aÉpocas de semeadura em Campo Novo do Parecis, Mato Grosso. I - cultivares de ciclo precoce. 260 $c2003 300 $ap. 248-249. 490 $a(Embrapa Soja. Documentos, 209). 500 $aOrganizado por Odilon Ferreira Saraiva, Regina Maria Villas Boas de Campos Leite. 520 $aA época de semeadura é definida por um conjunto de fatores ambientais que reagem entre si e interagem com a planta, promovendo variações na produção e afetando outras características agronômicas da soja. Com o objetivo de avaliar a época mais apropriada para a semeadura de cultivares de ciclo precoce, conduziu-se um experimento em Campo Novo do Parecis-MT, em um delineamento fatorial em blocos casualizados composto por 4 épocas de semeadura (01/11/02, 20/11/02, 10/12/02, 30/12/02) e 6 cultivares [BRSGO Mineiros, BRSGO Caiapônia, BRSGO 204 (Goiânia), Emgopa 316, Emgopa 302, MSOY 6101]. Após a análise dos dados, verificou-se haver interação significativa entre as épocas de semeadura e as cultivares. A análise conjunta demonstrou que as épocas de semeadura onde foram obtidas as maiores produtividades foram 20/11 e 10/12, respectivamente, não havendo diferenças estatísticas entre essas duas épocas. Diferenças estatísticas foram detectadas em relação à primeira (01/11) e quarta (30/12) épocas de semeadura, quando estas foram comparadas entre si, e entre a segunda época (20/11), quando comparada à primeira (01/11) e à quarta (30/12) época de semeadura. Não houve diferença estatística entre a terceira e a primeira época de semeadura. Desta forma, a época mais indicada para a semeadura de cultivares de ciclo precoce em Campo Novo do Parecis-MT compreende o período de 20/11 a 10/12. 700 1 $aGUERZONI, R. A. 700 1 $aSOUSA, R. P. 700 1 $aMONTEIRO, P. M. F. O. 700 1 $aASSUNÇÃO, M. S. 700 1 $aSILVA, L. O. 700 1 $aTOLEDO, R. M. C. P. 700 1 $aSOUZA, P. I. M. 700 1 $aMOREIRA, C. T. 700 1 $aABUD, S. 773 $tIn: REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA DA REGIÃO CENTRAL DO BRASIL, 25., 2003, Uberaba. Resumos... Londrina: Embrapa Soja: EPAMIG: Fundação Triângulo, 2003.
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Embrapa Soja (CNPSO) |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
Data corrente: |
01/08/2013 |
Data da última atualização: |
09/02/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
C - 0 |
Autoria: |
COSTA, G. C. B.; BRAGA, R.; DAVID, J. M. N.; CAMPOS, F.; ARBEX, W. A. |
Afiliação: |
GABRIELLA CASTRO B. COSTA, UFJF; REGINA BRAGA, UFJF; JOSÉ MARIA N. DAVID, UFJF; FERNANDA CAMPOS, UFJF; WAGNER ANTONIO ARBEX, CNPGL. |
Título: |
PL-Science: a scientific software product line. |
Ano de publicação: |
2013 |
Fonte/Imprenta: |
Procedia Computer Science, v. 18, p. 759-768, 2013. |
Páginas: |
p. 759-768 |
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.05.240 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
A way to improve reusability and maintainability of a family of software products is through the use of Software Product Line (SPL) approach. Software families, also named SPLs, are a set of software intensive systems sharing a common set of features which are managed to satisfy specific needs of a particular market segment or mission and that are developed from a common set of core assets in a prescribed way. This paper presents the PL-Science approach that considers the context of SPL and aims to assist scientists to define a scientific experiment, specifying a workflow that encompasses scientific applications of a given experiment. Using SPL concepts, scientists can reuse models that specify the scientific product line, and carefully can make decisions according to their needs. In the context of this paper, Scientific Software Product Lines (SSPL) differs from the Software Product Lines (SPL) due to the fact that SSPL uses an abstract scientific workflow model. This workflow is defined according to a scientific domain and, using this abstract workflow model, the products (scientific applications/algorithms) will be instantiated. This paper also focuses on the use of ontologies to facilitate the process of applying Software Product Line (SPL) to scientific domains. Through the use of ontology as a domain model, we can provide additional information as well as add more semantics in the context of Scientific Software Product Lines (SSPL). |
Palavras-Chave: |
Característica de modelo; Linha de produção; Ontologia; Sequencia de alinhamento. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 02160naa a2200241 a 4500 001 1963145 005 2024-02-09 008 2013 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.procs.2013.05.240$2DOI 100 1 $aCOSTA, G. C. B. 245 $aPL-Science$ba scientific software product line.$h[electronic resource] 260 $c2013 300 $ap. 759-768 520 $aA way to improve reusability and maintainability of a family of software products is through the use of Software Product Line (SPL) approach. Software families, also named SPLs, are a set of software intensive systems sharing a common set of features which are managed to satisfy specific needs of a particular market segment or mission and that are developed from a common set of core assets in a prescribed way. This paper presents the PL-Science approach that considers the context of SPL and aims to assist scientists to define a scientific experiment, specifying a workflow that encompasses scientific applications of a given experiment. Using SPL concepts, scientists can reuse models that specify the scientific product line, and carefully can make decisions according to their needs. In the context of this paper, Scientific Software Product Lines (SSPL) differs from the Software Product Lines (SPL) due to the fact that SSPL uses an abstract scientific workflow model. This workflow is defined according to a scientific domain and, using this abstract workflow model, the products (scientific applications/algorithms) will be instantiated. This paper also focuses on the use of ontologies to facilitate the process of applying Software Product Line (SPL) to scientific domains. Through the use of ontology as a domain model, we can provide additional information as well as add more semantics in the context of Scientific Software Product Lines (SSPL). 653 $aCaracterística de modelo 653 $aLinha de produção 653 $aOntologia 653 $aSequencia de alinhamento 700 1 $aBRAGA, R. 700 1 $aDAVID, J. M. N. 700 1 $aCAMPOS, F. 700 1 $aARBEX, W. A. 773 $tProcedia Computer Science$gv. 18, p. 759-768, 2013.
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Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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