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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
13/04/2011 |
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Data da última atualização: |
14/04/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
MENDES, C. I. C.; VENDRUSCULO, L. G.; ANDAKU, C. A.; MACEDO, D. H.; MORAES, M. A. S. de; DUARTE, V. C.; SARAIVA, A. M.; FREITAS, P. M. de. |
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Afiliação: |
CASSIA ISABEL COSTA MENDES, CNPTIA; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA; CÉSAR AUGUSTO ANDAKU, Estagiário CNPTIA; Danilo Hererro Macedo, Estagiário CNPTIA; Matheus Augusto Souza de Moraes, Estagiário CNPTIA; Virgínia Costa Duarte, Softex Campinas; USP; PAULO MÁRCIO DE FREITAS, Consultoria e Desenvolvimentos de Sistemas/Associação TI, Viçosa, MG. |
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Título: |
Panorama da oferta de software para o agronegócio: empresas e produtos. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2010. |
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Páginas: |
48 p. il. |
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Série: |
(Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 24). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo do trabalho é apresentar um panorama da oferta de software para o agronegócio, no Brasil, destacando as empresas privadas desenvolvedoras e/ou distribuidoras e os seus produtos. A metodologia consistiu numa pesquisa do tipo survey, coordenada pela Embrapa Informática Agropecuária, com a participação de diversas outras instituições, no segundo semestre de 2008, realizada em duas etapas: elaboração de questionário semiestruturado on-line e criação de banco de dados. No total, 124 empresas aceitaram participar da pesquisa. Os resultados indicam que 97% das empresas são de micro e pequeno porte e que há uma concentração geográfica (88%) nas regiões Sudeste e Sul. As principais barreiras apontadas pelas empresas para entrada no mercado foram a falta de mão-de-obra qualificada e o desconhecimento do mercado. Conclui-se que é necessário realizar ações coordenadas entre os agentes ? tais como instituições de pesquisa e ensino, empresas privadas, agências de fomento, incubadoras de empresas e associações setoriais ? para aumentar a oferta de software para o agronegócio, bem como fomentar a difusão de tecnologias da informação no setor rural. |
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Palavras-Chave: |
Mercado de software; Software; Software market. |
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Thesagro: |
Agronegócio; Tecnologia da Informação. |
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Thesaurus Nal: |
Agribusiness; Information technology. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/32634/1/bp24-10.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pecuária Sul. Para informações adicionais entre em contato com cppsul.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
08/01/2019 |
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Data da última atualização: |
08/01/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
PICCOLI, M. L.; BRITO, L. F.; BRACCINI, J.; BRITO, F. V.; CARDOSO, F. F.; COBUCI, J. A.; SARGOLZAEI, M.; SCHENKEL, F. S. |
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Afiliação: |
Mario L. Piccoli, UFRGS; Luiz F. Brito, University of Guelph; José Braccini, UFRGS; Fernanda V. Brito, GenSys; FERNANDO FLORES CARDOSO, CPPSUL; Jaime A. Cobuci, UFRGS; Mehdi Sargolzaei, University of Guelph; Flávio S. Schenkel, University of Guelph. |
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Título: |
A comprehensive comparison between single- and two-step GBLUP methods in a simulated beef cattle population. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Canadian Journal of Animal Science, v. 98, n. 3, p. 565-575, Sept. 2018. |
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DOI: |
dx.doi.org/10.1139/cjas-2017-0176 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The statistical methods used in the genetic evaluations are a key component of the process and can be best compared by using simulated data. The latter is especially true in grazing beef cattle production systems, where the number of proven bulls with highly reliable estimated breeding values is limited to allow for a trustworthy validation of genomic predictions. Therefore, we simulated data for 4980 beef cattle aiming to compare single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP), which simultaneously incorporates pedigree, phenotypic, and genomic data into genomic evaluations, and two-step GBLUP (tsGBLUP) procedures and genomic estimated breeding values (GEBVs) blending methods. The greatest increases in GEBV accuracies compared with the parents? average estimated breeding values (EBVPA) were 0.364 and 0.341 for ssGBLUP and tsGBLUP, respectively. Direct genomic value and GEBV accuracies when using ssGBLUP and tsGBLUP procedures were similar, except for the GEBV accuracies using Hayes? blending method in tsGBLUP. There was no significant or slight bias in genomic predictions from ssGBLUP or tsGBLUP (using VanRaden?s blending method), indicating that these predictions are on the same scale compared with the true breeding values. Overall, genetic evaluations including genomic information resulted in gains in accuracy >100% compared with the EBVPA. In addition, there were no significant differences between the selected animals (10% males and 50% females) by using ssGBLUP or tsGBLUP. MenosThe statistical methods used in the genetic evaluations are a key component of the process and can be best compared by using simulated data. The latter is especially true in grazing beef cattle production systems, where the number of proven bulls with highly reliable estimated breeding values is limited to allow for a trustworthy validation of genomic predictions. Therefore, we simulated data for 4980 beef cattle aiming to compare single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP), which simultaneously incorporates pedigree, phenotypic, and genomic data into genomic evaluations, and two-step GBLUP (tsGBLUP) procedures and genomic estimated breeding values (GEBVs) blending methods. The greatest increases in GEBV accuracies compared with the parents? average estimated breeding values (EBVPA) were 0.364 and 0.341 for ssGBLUP and tsGBLUP, respectively. Direct genomic value and GEBV accuracies when using ssGBLUP and tsGBLUP procedures were similar, except for the GEBV accuracies using Hayes? blending method in tsGBLUP. There was no significant or slight bias in genomic predictions from ssGBLUP or tsGBLUP (using VanRaden?s blending method), indicating that these predictions are on the same scale compared with the true breeding values. Overall, genetic evaluations including genomic information resulted in gains in accuracy >100% compared with the EBVPA. In addition, there were no significant differences between the selected animals (10% males and 50% females) by using ss... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Gado de Corte; Genoma; Melhoramento Genético Animal; Seleção. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 02337naa a2200265 a 4500
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100 1 $aPICCOLI, M. L.
245 $aA comprehensive comparison between single- and two-step GBLUP methods in a simulated beef cattle population.$h[electronic resource]
260 $c2018
520 $aThe statistical methods used in the genetic evaluations are a key component of the process and can be best compared by using simulated data. The latter is especially true in grazing beef cattle production systems, where the number of proven bulls with highly reliable estimated breeding values is limited to allow for a trustworthy validation of genomic predictions. Therefore, we simulated data for 4980 beef cattle aiming to compare single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP), which simultaneously incorporates pedigree, phenotypic, and genomic data into genomic evaluations, and two-step GBLUP (tsGBLUP) procedures and genomic estimated breeding values (GEBVs) blending methods. The greatest increases in GEBV accuracies compared with the parents? average estimated breeding values (EBVPA) were 0.364 and 0.341 for ssGBLUP and tsGBLUP, respectively. Direct genomic value and GEBV accuracies when using ssGBLUP and tsGBLUP procedures were similar, except for the GEBV accuracies using Hayes? blending method in tsGBLUP. There was no significant or slight bias in genomic predictions from ssGBLUP or tsGBLUP (using VanRaden?s blending method), indicating that these predictions are on the same scale compared with the true breeding values. Overall, genetic evaluations including genomic information resulted in gains in accuracy >100% compared with the EBVPA. In addition, there were no significant differences between the selected animals (10% males and 50% females) by using ssGBLUP or tsGBLUP.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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