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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
Data corrente: |
12/05/2006 |
Data da última atualização: |
12/05/2006 |
Autoria: |
CASTRO, A. M. G. de; LIMA, S. M. V.; SILVA, J. de S.; MAESTREY, A.; GASTÓN, J. R.; GUERRA, J. S.; MENGO, O.; SÁNCHEZ, A. A. |
Título: |
Proyecto Quo Vadis: el futuro de la investigación agrícola y la innovación institucional en América Latina y el Caribe. |
Ano de publicação: |
2005 |
Fonte/Imprenta: |
Quito: Red Nuevo Paradigma, 2005. |
Páginas: |
276 p. |
ISBN: |
9978-44-633-8 |
Idioma: |
Espanhol |
Conteúdo: |
EI entorno cambiante de Ias organizaciones de lyD de América Latina; Preguntas para el estudio y objetivos del Proyecto QUO VADIS; Marco conceptual y metodología;
Construcción del modelo; Contexto organizacional y factores de turbulencia: influencia y previsibilidad de variables del contexto; Foco estratégico de Ia investigación; Recursos y alianzas con grupos de interés; Sistemas de gestión; Desempeño y espacios de Ia lyD pública y privada; Síntesis de los resultados: el futuro de Ia innovación institucional en Ia
investigación agrícola. |
Palavras-Chave: |
Organização de pesquisa e desenvolvimento; Pesquisa agropecuária; Sistema de gestão. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 01320nam a2200253 a 4500 001 1469060 005 2006-05-12 008 2005 bl uuuu 00u1 u #d 020 $a9978-44-633-8 100 1 $aCASTRO, A. M. G. de 245 $aProyecto Quo Vadis$bel futuro de la investigación agrícola y la innovación institucional en América Latina y el Caribe. 260 $aQuito: Red Nuevo Paradigma$c2005 300 $a276 p. 520 $aEI entorno cambiante de Ias organizaciones de lyD de América Latina; Preguntas para el estudio y objetivos del Proyecto QUO VADIS; Marco conceptual y metodología; Construcción del modelo; Contexto organizacional y factores de turbulencia: influencia y previsibilidad de variables del contexto; Foco estratégico de Ia investigación; Recursos y alianzas con grupos de interés; Sistemas de gestión; Desempeño y espacios de Ia lyD pública y privada; Síntesis de los resultados: el futuro de Ia innovación institucional en Ia investigación agrícola. 653 $aOrganização de pesquisa e desenvolvimento 653 $aPesquisa agropecuária 653 $aSistema de gestão 700 1 $aLIMA, S. M. V. 700 1 $aSILVA, J. de S. 700 1 $aMAESTREY, A. 700 1 $aGASTÓN, J. R. 700 1 $aGUERRA, J. S. 700 1 $aMENGO, O. 700 1 $aSÁNCHEZ, A. A.
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
Data corrente: |
14/05/2007 |
Data da última atualização: |
13/08/2015 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
Internacional - B |
Autoria: |
TIMM, L. C.; GOMES, D. T.; BARBOSA, E. P.; REICHARDT, K.; SOUZA, M. D. de; DYNIA, J. F. |
Afiliação: |
L. C. TIMM, UFPel/FAEM - Depto de Engenharia Rural; D. T. GOMES, UNICAMP/IMECC - Depto. de Estatística; E. P. BARBOSA, UNICAMP/IMECC - Depto. de Estatística; K. REICHARDT, USP/CENA - Lab. de Física de Solo; MANOEL DORNELAS DE SOUZA, CNPMA; J. F. DYNIA. |
Título: |
Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties. |
Ano de publicação: |
2006 |
Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, Piracicaba, v. 63, n. 4, p. 386-395, jul./ago. 2006. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41? S e 47º00? W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo. |
Palavras-Chave: |
Modelos de predição; Propriedades do solo; Redes neurais; Transição espacial. |
Thesagro: |
Física do solo; Química do solo. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/125708/1/2006AP-018.pdf
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Marc: |
LEADER 02176naa a2200253 a 4500 001 1015379 005 2015-08-13 008 2006 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aTIMM, L. C. 245 $aNeural network and state-space models for studying relationships among soil properties.$h[electronic resource] 260 $c2006 520 $aO estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41? S e 47º00? W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo. 650 $aFísica do solo 650 $aQuímica do solo 653 $aModelos de predição 653 $aPropriedades do solo 653 $aRedes neurais 653 $aTransição espacial 700 1 $aGOMES, D. T. 700 1 $aBARBOSA, E. P. 700 1 $aREICHARDT, K. 700 1 $aSOUZA, M. D. de 700 1 $aDYNIA, J. F. 773 $tScientia Agricola, Piracicaba$gv. 63, n. 4, p. 386-395, jul./ago. 2006.
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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