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| Registros recuperados : 69 | |
| 1. |  | BALDONI, A. B.; SPERA, S. T.; MAGALHÃES, C. A. de S.; LULU, J.; TONINI, H.; CALDERANO, S. B.; ZOLIN, C. A.; SILVA, A. J. R. Caracterização edafoclimática na região de ocorrência natural da castanheira-do-brasil em Mato Grosso. In: FARIAS NETO, A. L. de; NASCIMENTO, A. F. do; ROSSONI, A. L.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ITUASSU, D. R.; HOOGERHEIDE, E. S. S.; IKEDA, F. S.; FERNANDES JUNIOR, F.; FARIA, G. R.; ISERNHAGEN, I.; VENDRUSCULO, L. G.; MORALES, M. M.; CARNEVALLI, R. A. (Ed.). Embrapa Agrossilvipastoril: primeiras contribuições para o desenvolvimento de uma agropecuária sustentável. Brasília, DF: Embrapa, 2019. pt. 8, cap. 6, p. 579-583.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Pecuária Sul; Embrapa Solos. |
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| 2. | | BALDONI, A. B.; TARDIN, F. D.; CAMPOS, S. de C.; BOTIN, A. A.; HOOGERHEIDE, E. S. S.; TONINI, H.; LULU, J. Diversidade morfológica de frutos e sementes de castanheira-do-brasil em populações naturais no estado de Mato Grosso In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Anais... Uberlândia, MG: Congresso brasileiro de melhoramento de plantas, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 3. | | BALDONI, A. B.; TEODORO, L. P. R.; TEODORO, P. E.; TONINI, H.; TARDIN, F. D.; BOTIN, A. A.; HOOGERHEIDE, E. S. S.; BOTELHO, S. de C. C.; LULU, J.; FARIAS NETO, A. L. de; AZEVEDO, V. C. R. Genetic diversity of Brazil nut tree (Bertholletia excelsa Bonpl.) in southern Brazilian Amazon. Forest ecology and management, v. 458, 117795, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Pecuária Sul; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 4. | | CARNEVALLI, R. A.; LOPES, L. B.; LULU, J.; PITTA, R. M.; RODRIGUES, R. de A. R. Planejamento Forrageiro em Sistemas integrados de Produção de Leite, Lavoura e Floresta. IN: SIMPÓSIO DE MANEJO DE PASTAGEM DO SUL DO PARÁ, 3.; SEMANA ACADÊMICA DO CURSO DE ZOOTECNIA DA FESAR, 4., 2011, Redenção, PA. Anais... Redenção, PA: FESAR, 2011. p. 1-22| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 5. | | COSTA, M. de A. A.; HARDT, V. A.; VIEIRA, C. V.; FARIAS NETO, A. L. de; MENEGUCI, J. L. P.; ZOLIN, C. A.; LULU, J.; PORFIRIO-DA-SILVA, V. Aspectos ecofisiológicos e de crescimento de Eucalyptus urograndis submetido a estresse hídrico com potencial para sistemas agrossilvipastoris. In: FARIAS NETO, A. L. de; NASCIMENTO, A. F. do; ROSSONI, A. L.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ITUASSU, D. R.; HOOGERHEIDE, E. S. S.; IKEDA, F. S.; FERNANDES JUNIOR, F.; FARIA, G. R.; ISERNHAGEN, I.; VENDRUSCULO, L. G.; MORALES, M. M.; CARNEVALLI, R. A. (Ed.). Embrapa Agrossilvipastoril: primeiras contribuições para o desenvolvimento de uma agropecuária sustentável. Brasília, DF: Embrapa, 2019. pt. 4, cap. 8, p. 221-225.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Florestas. |
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| 6. | | COSTA, M. de A. A.; SANTOS, V. A. H. F. dos; VIEIRA, C. V.; FARIAS NETO, A. L. de; MENEGUCI, J. L. P.; ZOLIN, C. A.; LULU, J.; PORFIRIO-DA-SILVA, V. Aspectos ecofisiológicos e de crescimento de Eucalyptus urograndis submetido à suplementação hídrica em plantios clonais. Revista de Biologia Neotropical, v. 12, n. 1, p. 44-57, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Florestas. |
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| 7. | | FARIAS NETO, A. L. de; DIEL, D.; SANTOS, V. A. H. F. dos; BEHLING, M.; LULU, J. Soybean tolerance to shade in crop-livestock-forest integration system. In: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FOREST SYSTEMS; INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK SYSTEMS, 3., 2015, Brasília, DF. Towards sustainable intensification: proceedings. Brasília, DF: Embrapa, 2015. p. 175| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 8. | | FARIAS NETO, A. L. de; MAGALHÃES, C. A. de S.; BEHLING, M.; ANTONIO, D. B. A.; TONINI, H.; MENEGUCI, J. L. P.; LULU, J.; WRUCK, F. J.; TARDIN, F. D.; HARDT, V.; DIEL, D. Sombreamento de soja e milho em sistemas de produção ILPF no norte de Mato Grosso. In: FARIAS NETO, A. L. de; NASCIMENTO, A. F. do; ROSSONI, A. L.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ITUASSU, D. R.; HOOGERHEIDE, E. S. S.; IKEDA, F. S.; FERNANDES JUNIOR, F.; FARIA, G. R.; ISERNHAGEN, I.; VENDRUSCULO, L. G.; MORALES, M. M.; CARNEVALLI, R. A. (Ed.). Embrapa Agrossilvipastoril: primeiras contribuições para o desenvolvimento de uma agropecuária sustentável. Brasília, DF: Embrapa, 2019. pt. 4, cap. 4, p. 184-197.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Pecuária Sul. |
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| 9. | | FARIAS NETO, A. L. de; ODA, M.; KUDLAWIEC, K.; ARAÚJO, F. A.; COSTA, D. A. D.; MUNIZ, F.; TOMEN, A.; BERGAMIN, A. C.; BERGAMIN, L. P. P.; ZULLI, M. R.; WRUCK, D. S. M.; MOREIRA, E. N.; GHENO, E. A.; CONSTANTINO, E. J.; ROJAS, E. P.; ARAÚJO JÚNIOR, I. P.; CACIQUE, I. S.; ASCARI, J. P.; BELUFI, L. M. de R.; PITTELKOW, F. K.; LOPES, I. de O. N.; MÜLLER, M. A.; LULU, J.; RAMOS JUNIOR, E. U.; LOCATELLI, M.; AMORIM, V. A.; RESENDE, N. C. V.; TAVERES, G. de O. Cultivares de soja e épocas de semeadura para reação à podridão de grãos da soja. Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2023. 69 p. (Embrapa Cerrados. Documentos, 409).| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Cerrados; Embrapa Soja. |
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| 12. | | KUMCHEN, S.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ZOLIN, C. A.; LULU, J.; LOPES, L. B.; ZAIATZ, A. P.; FURTINI, I. V.; VENDRUSCULO, L. G. Índices de conforto térmico em sistemas de integração lavoura-pecuária-floresta (iLPF) no ecótono Cerrado/Amazônia. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ZOOTECNIA, 29., 2019, Uberaba. Tecnologias que alimentam o mundo: anais eletrônicos. Uberaba: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2019. 5 p. Zootec 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 13. | | KUMCHEN, S.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ZOLIN, C. A.; LULU, J.; LOPES, L. B.; ZAIATZ, A. P.; FURTINI, I. V.; VENDRUSCULO, L. G. Índices de conforto térmico em sistemas de integração lavoura-pecuária-floresta (iLPF) no ecótono Cerrado/Amazônia. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ZOOTECNIA, 29., 2019, Uberaba. Tecnologias que alimentam o mundo: anais eletrônicos. Uberaba: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2019. Não paginado. 109279. Zootec 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 20. | | LULU, J.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ZOLIN, C. A. Microclima em modelos de recomposição de reserva legal no norte de Mato Grosso. In: FARIAS NETO, A. L. de; NASCIMENTO, A. F. do; ROSSONI, A. L.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ITUASSU, D. R.; HOOGERHEIDE, E. S. S.; IKEDA, F. S.; FERNANDES JUNIOR, F.; FARIA, G. R.; ISERNHAGEN, I.; VENDRUSCULO, L. G.; MORALES, M. M.; CARNEVALLI, R. A. (Ed.). Embrapa Agrossilvipastoril: primeiras contribuições para o desenvolvimento de uma agropecuária sustentável. Brasília, DF: Embrapa, 2019. pt. 7, cap. 6, p. 543-546.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| Registros recuperados : 69 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
13/02/2019 |
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Data da última atualização: |
13/02/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; CARVALHO, J. L. N.; LA SCALA JÚNIOR, N.; SANTOS, A. P. G. |
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Afiliação: |
CAMILA VIANA VIEIRA FARHATE, Feagri/Unicamp; ZIGOMAR MENEZES DE SOUZA, Feagri/Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA, Feagri/Unicamp; JOÃO LUÍS NUNES CARVALHO, CNPEM; NEWTON LA SCALA JÚNIOR, Unesp; ANA PAULA GUIMARÃES SANTOS, Feagri/Unicamp. |
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Título: |
Classification of soil respiration in areas of sugarcane renewal using decision tree. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, v. 75, n. 3, p. 216-224, May/June 2018. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.1590/1678-992X-2016-0473 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
ABSTRACT: The use of data mining is a promising alternative to predict soil respiration from correlated variables. Our objective was to build a model using variable selection and decision tree induction to predict different levels of soil respiration, taking into account physical, chemical and microbiological variables of soil as well as precipitation in renewal of sugarcane areas. The original dataset was composed of 19 variables (18 independent variables and one dependent (or response) variable). The variable-target refers to soil respiration as the target classification. Due to a large number of variables, a procedure for variable selection was conducted to remove those with low correlation with the variable-target. For that purpose, four approaches of variable selection were evaluated: no variable selection, correlation-based feature selection (CFS), chisquare method (χ2) and Wrapper. To classify soil respiration, we used the decision tree induction technique available in the Weka software package. Our results showed that data mining techniques allow the development of a model for soil respiration classification with accuracy of 81 %, resulting in a knowledge base composed of 27 rules for prediction of soil respiration. In particular, the wrapper method for variable selection identified a subset of only five variables out of 18 available in the original dataset, and they had the following order of influence in determining soil respiration: soil temperature > precipitation > macroporosity > soil moisture > potential acidity. MenosABSTRACT: The use of data mining is a promising alternative to predict soil respiration from correlated variables. Our objective was to build a model using variable selection and decision tree induction to predict different levels of soil respiration, taking into account physical, chemical and microbiological variables of soil as well as precipitation in renewal of sugarcane areas. The original dataset was composed of 19 variables (18 independent variables and one dependent (or response) variable). The variable-target refers to soil respiration as the target classification. Due to a large number of variables, a procedure for variable selection was conducted to remove those with low correlation with the variable-target. For that purpose, four approaches of variable selection were evaluated: no variable selection, correlation-based feature selection (CFS), chisquare method (χ2) and Wrapper. To classify soil respiration, we used the decision tree induction technique available in the Weka software package. Our results showed that data mining techniques allow the development of a model for soil respiration classification with accuracy of 81 %, resulting in a knowledge base composed of 27 rules for prediction of soil respiration. In particular, the wrapper method for variable selection identified a subset of only five variables out of 18 available in the original dataset, and they had the following order of influence in determining soil respiration: soil temperature > precipi... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Árvore de decisão; Data mining; Decision tree; Emissão de gás carbônico no solo; Matéria orgânica no solo; Mineração de dados; Seleção de variável; Temperatura no solo; Variable selection. |
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Thesagro: |
Respiração do Solo. |
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Thesaurus NAL: |
Carbon dioxide; Soil organic matter; Soil temperature. |
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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/192660/1/AP-Classification-soil-Farhate.pdf
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Marc: |
LEADER 02675naa a2200349 a 4500
001 2105884
005 2019-02-13
008 2018 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.1590/1678-992X-2016-0473$2DOI
100 1 $aFARHATE, C. V. V.
245 $aClassification of soil respiration in areas of sugarcane renewal using decision tree.$h[electronic resource]
260 $c2018
520 $aABSTRACT: The use of data mining is a promising alternative to predict soil respiration from correlated variables. Our objective was to build a model using variable selection and decision tree induction to predict different levels of soil respiration, taking into account physical, chemical and microbiological variables of soil as well as precipitation in renewal of sugarcane areas. The original dataset was composed of 19 variables (18 independent variables and one dependent (or response) variable). The variable-target refers to soil respiration as the target classification. Due to a large number of variables, a procedure for variable selection was conducted to remove those with low correlation with the variable-target. For that purpose, four approaches of variable selection were evaluated: no variable selection, correlation-based feature selection (CFS), chisquare method (χ2) and Wrapper. To classify soil respiration, we used the decision tree induction technique available in the Weka software package. Our results showed that data mining techniques allow the development of a model for soil respiration classification with accuracy of 81 %, resulting in a knowledge base composed of 27 rules for prediction of soil respiration. In particular, the wrapper method for variable selection identified a subset of only five variables out of 18 available in the original dataset, and they had the following order of influence in determining soil respiration: soil temperature > precipitation > macroporosity > soil moisture > potential acidity.
650 $aCarbon dioxide
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700 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M.
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773 $tScientia Agricola$gv. 75, n. 3, p. 216-224, May/June 2018.
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