Portal do Governo Brasileiro
BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Arroz e Feijão.
Data corrente:  19/11/2021
Data da última atualização:  07/12/2021
Tipo da produção científica:  Capítulo em Livro Técnico-Científico
Autoria:  KHALIL, M. I.; CORDOVIL, C. M. D. S.; FRANCAVIGLIA, R.; HENRY, B.; KLUMPP, K.; KONCZ, P.; LLORENTE, M.; MADARI, B. E.; MUÑOZ-ROJAS, M.; RAINER, N.
Afiliação:  MOHAMMAD I. KHALIL, UNIVERSITY COLLEGE DUBLIN, IRELAND; CLÁUDIA M. D. S. CORDOVIL, UNIVERSITY OF LISBON, PORTUGAL; ROSA FRANCAVIGLIA, COUNCIL FOR AGRICULTURAL RESEARCH AND ECONOMICS, RESEARCH CENTRE FOR AGRICULTURE AND ENVIRONMENT, ROME, ITALY; BEVERLEY HENRY, QUEENSLAND UNIVERSITY OF TECHNOLOGY, BRISBANE, AUSTRALIA; KATJA KLUMPP, INRA, CLERMONT-FERRAND, FRANCE; PETER KONCZ, DUNA-IPOLY NATIONAL PARK DIRECTORATE, BUDAPEST, HUNGARY; MIREIA LLORENTE, UNIVERSITY OF EXTREMADURA, PLASENCIA CAMPUS, SPAIN; BEATA EMOKE MADARI, CNPAF; MIRIAM MUÑOZ-ROJAS, THE UNIVERSITY OF WESTERN AUSTRALIA; NERGER RAINER, SOIL & MORE IMPACTS GMBH, HAMBURG, GERMANY.
Título:  Mediterranean savanna-like agrosilvopastoral grassland system in Spain, Italy and Portugal.
Ano de publicação:  2021
Fonte/Imprenta:  In: FAO. Recarbonizing global soils: a technical manual of recommended management practices: cropland, grassland, integrated systems and farming approaches. Rome, 2021. v. 4, cap. 17, p. 186-195.
ISBN:  978-92-5-134897-0
DOI:  https://doi.org/10.4060/cb6598en
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  1. Related practices and hot-spot. 2. Description of the case study. 3. Context of the case study. 4. Possibility of scaling up. 5. Impact on soil organic carbon stocks. 6. Other benefits of the practice. 7. Potential drawbacks to the practice. 8. Recommendations before implementing the practice. 9. Potential barriers for adoption.
Palavras-Chave:  Integraçao lavoura-pecuária.
Thesagro:  Cerrado; Clima; Efeito Estufa.
Thesaurus Nal:  Climate change; Grassland soils; Greenhouse gas emissions.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/228029/1/v4-p186-195.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPAF36182 - 1UPCPL - DD20212021
Voltar






Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Milho e Sorgo. Para informações adicionais entre em contato com cnpms.biblioteca@embrapa.br.

Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Milho e Sorgo.
Data corrente:  21/03/2022
Data da última atualização:  12/07/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 1
Autoria:  DIAS, K. O. G.; SANTOS, J. P. R. dos; KRAUSE, M. D.; PIEPHO, H.-P.; GUIMARAES, L. J. M.; PASTINA, M. M.; GARCIA, A. A. F.
Afiliação:  KAIO O. G. DIAS, Universidade Federal de Viçosa; JHONATHAN P. R. DOS SANTOS, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz; MATHEUS D. KRAUSE, Iowa State University; HANS-PETER PIEPHO, University of Hohenheim; LAURO JOSE MOREIRA GUIMARAES, CNPMS; MARIA MARTA PASTINA, CNPMS; ANTONIO A. F. GARCIA, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz.
Título:  Leveraging probability concepts for cultivar recommendation in multi-environment trials.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  Theoretical and Applied Genetics, v. 135, n. 4, p. 1385-1399, 2022.
DOI:  https://doi.org/10.1007/s00122-022-04041-y
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Statistical models that capture the phenotypic plasticity of a genotype across environments are crucial in plant breeding programs to potentially identify parents, generate ofspring, and obtain highly productive genotypes for target environments. In this study, our aim is to leverage concepts of Bayesian models and probability methods of stability analysis to untangle genotype-by-environment interaction (GEI). The proposed method employs the posterior distribution obtained with the NoU-Turn sampler algorithm to get Hamiltonian Monte Carlo estimates of adaptation and stability probabilities. We applied the proposed models in two empirical tropical datasets. Our fndings provide a basis to enhance our ability to consider the uncertainty of cultivar recommendation for global or specifc adaptation. We further demonstrate that probability methods of stability analysis in a Bayesian framework are a powerful tool for unraveling GEI given a defned intensity of selection that results in a more informed decision-making process toward cultivar recommendation in multi-environment trials.
Palavras-Chave:  Modelo Bayesiano; Modelo misto; Previsão genômica; Regressão de parâmetro.
Thesagro:  Genótipo; Melhoramento Genético Vegetal; Variedade.
Categoria do assunto:  G Melhoramento Genético
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPMS29787 - 1UPCAP - DD
Fechar
Expressão de busca inválida. Verifique!!!
 
 

Embrapa
Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610
Política de Privacidade
Área Restrita

Embrapa Agricultura Digital
Av. André Tosello, 209 - Barão Geraldo
Caixa Postal 6041- 13083-886 - Campinas, SP
SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco

Valid HTML 4.01 Transitional