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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Clima Temperado; Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
15/03/2018 |
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Data da última atualização: |
21/12/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Folder/Folheto/Cartilha |
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Autoria: |
CASTRO, L. A. S. de; BECKER, A.; NORONHA, A. D. H.; OLIVEIRA, R. P. de; DUTRA, L. F. |
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Afiliação: |
LUIS ANTONIO SUITA DE CASTRO, CPACT; ANDREA BECKER, CPACT; ANDREA DENISE HILDEBRANDT NORONHA, CPACT; ROBERTO PEDROSO DE OLIVEIRA, CPACT; LEONARDO FERREIRA DUTRA, CPACT. |
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Título: |
BRS GAITA: cultivar de batata-doce. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2018. |
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Descrição Física: |
1 folder. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A batata-doce denominada comercialmente BRS Gaita foi selecionada como cultivar de dupla finalidade, direcionada para a produção de etanol e alimentação. |
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Palavras-Chave: |
Banco ativo de germoplasma de batata-doce; BRS Gaita; Cultivar de batata-doce; Mudas de alta qualidade; Produção de etanol. |
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Thesagro: |
Batata doce; Biocombustível; Etanol; Muda. |
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Categoria do assunto: |
A Sistemas de Cultivo |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/174277/1/Folder-BRS-GAITA.pdf
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Marc: |
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245 $aBRS GAITA$bcultivar de batata-doce.$h[electronic resource]
260 $aPelotas: Embrapa Clima Temperado$c2018
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520 $aA batata-doce denominada comercialmente BRS Gaita foi selecionada como cultivar de dupla finalidade, direcionada para a produção de etanol e alimentação.
650 $aBatata doce
650 $aBiocombustível
650 $aEtanol
650 $aMuda
653 $aBanco ativo de germoplasma de batata-doce
653 $aBRS Gaita
653 $aCultivar de batata-doce
653 $aMudas de alta qualidade
653 $aProdução de etanol
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700 1 $aNORONHA, A. D. H.
700 1 $aOLIVEIRA, R. P. de
700 1 $aDUTRA, L. F.
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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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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650 $aGlutinous rice
650 $aRice
650 $aSensory evaluation
650 $aViscosity
650 $aAnálise organoleptica
650 $aArroz
653 $aClassificação
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700 1 $aBASSINELLO, P. Z.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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Biblioteca |
ID |
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Cutter |
Registro |
Volume |
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