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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
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Data corrente: |
14/11/2005 |
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Data da última atualização: |
04/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MEDEIROS, M. F. S. T.; SIVIERO, A.; MORATO, E. F.; FRANÇA, W. M.; CALOURO, A. M.; VIEIRA, R. S.; CASTELA, R. F. F.; SOUZA, A. D.; MONTYSUMA, M. F. |
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Afiliação: |
Embrapa Acre; AMAURI SIVIERO, CPAF-AC. |
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Título: |
Projeto Tapiri: uma experiência de educação ambiental com os agricultores do Reca/AC. |
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Ano de publicação: |
1996 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO DE ECOLOGIA DO BRASIL, 3., 1996, Brasília, DF. Manejo de ecossistema e mudanças globais: resumos. Brasília, DF: Universidade nacional de Brasília, 1996. |
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Páginas: |
p. 316. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Projeto Tapiri. |
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Thesagro: |
Educação Ambiental. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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700 1 $aMONTYSUMA, M. F.
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Registro original: |
Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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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 Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
29/06/2017 |
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Data da última atualização: |
29/06/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
OLIVEIRA, G.; VON BORRIES, G.; BASSINELLO, P. Z. |
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Afiliação: |
GEIZIANE OLIVEIRA, SAS Institute, Brasil; GEORGE VON BORRIES, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA; PRISCILA ZACZUK BASSINELLO, CNPAF. |
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Título: |
Comparing priors in bayesian logistic regression for sensorial classification of rice. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SAS GLOBAL FORUM 2017, Orlando, FL, 2017. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The present study use Proc MCMC to estimate rice stickiness (sticky or loose) in binomial logistic regression. Rice quality can be primarily assessed by evaluating its texture after cooking. The classical sensory evaluation is expensive and a time-consuming method since it requires training, capability and availability of people. Therefore, the present study investigated Bayesian binomial logistic models to replace sensory evaluation of stickiness by analyzing the relationship between sensory and principal components of viscosity measurements of rice. Proc MCMC was used to produce models based on different priors, as (1) noninformative prior; (2) default prior (Gelman et al., 2008); (3) prior based on odds ratio (Sullivan and Greenland, 2012) and (4) power priors (Ibrahim and Chen, 2000). SAS MCMC showed to be easy to implement and to compare results. |
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Palavras-Chave: |
Classificação. |
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Thesagro: |
Análise organoleptica; Arroz. |
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Thesaurus NAL: |
Bayesian theory; Glutinous rice; Rice; Sensory evaluation; Viscosity. |
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Categoria do assunto: |
Q Alimentos e Nutrição Humana |
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Marc: |
LEADER 01522nam a2200229 a 4500
001 2071750
005 2017-06-29
008 2017 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aOLIVEIRA, G.
245 $aComparing priors in bayesian logistic regression for sensorial classification of rice.$h[electronic resource]
260 $aIn: SAS GLOBAL FORUM 2017, Orlando, FL$c2017
520 $aThe present study use Proc MCMC to estimate rice stickiness (sticky or loose) in binomial logistic regression. Rice quality can be primarily assessed by evaluating its texture after cooking. The classical sensory evaluation is expensive and a time-consuming method since it requires training, capability and availability of people. Therefore, the present study investigated Bayesian binomial logistic models to replace sensory evaluation of stickiness by analyzing the relationship between sensory and principal components of viscosity measurements of rice. Proc MCMC was used to produce models based on different priors, as (1) noninformative prior; (2) default prior (Gelman et al., 2008); (3) prior based on odds ratio (Sullivan and Greenland, 2012) and (4) power priors (Ibrahim and Chen, 2000). SAS MCMC showed to be easy to implement and to compare results.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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