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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
04/07/2017 |
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Data da última atualização: |
30/05/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Autoria/Organização/Edição de Livros |
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Autoria: |
BELTRAO, S. L. L.; NOTAROBERTO, M. C. G.; HEBERLE, A. L. O.; ALEXANDRE, D. B.; FALCÃO, F. C. de O.; ALMEIDA, S. L. de; SILVA, J. M. de O.; CURADO, F. F.; CAVALCANTE, R. M. B. |
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Afiliação: |
SELMA LUCIA LIRA BELTRAO, SCT; MARIA CLARA GUARALDO NOTAROBERTO, SCT; ANTONIO LUIZ OLIVEIRA HEBERLE, SCT; DANIELA BENTO ALEXANDRE, Rede de Comunicadores da Articulação Semiárido Brasileiro (ASA); FERNANDA CRUZ DE OLIVEIRA FALCÃO, Comunicação da Articulação Semiárido Brasileiro (ASA); SIMONE LOPES DE ALMEIDA, Coletivo Macambira, Palmeira dos Índios, AL; JOSÉ MOISÉS DE OLIVEIRA SILVA, Coletivo Macambira, Palmeira dos Índios, AL; FERNANDO FLEURY CURADO, CPATC; RICARDO MOURA BRAGA CAVALCANTE, CNPAT. |
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Título: |
Ações de comunicação para a convivência com o Semiárido brasileiro. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Brasília, DF : Embrapa, 2017. |
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Páginas: |
62 p. |
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Série: |
(Embrapa Informação Tecnológica. Documentos, 2) |
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ISSN: |
2175-5566 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Em julho de 2014, a Embrapa Informação Tecnológica aprovou, em aderência ao Sistema de Gestão da Programação da Embrapa, no âmbito do Macroprograma 4, o projeto Ações de Capacitação e de Divulgação de Informações Tecnológicas para Apoio à Inclusão Produtiva Rural, no Plano Brasil Sem Miséria (Acar). Esse projeto tem como objetivos disseminar informações tecnológicas que dialoguem com os projetos produtivos locais e capacitar mediadores, para socializar práticas agrícolas sustentáveis, e lideranças comunitárias, para exercer o protagonismo comunicativo, de forma a contribuir com uma nova perspectiva de desenvolvimento rural nos municípios de territórios priorizados pelo Plano Brasil Sem Miséria (PBSM). |
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Palavras-Chave: |
Plano Brasil sem miséria. |
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Thesagro: |
Capacitação; Comunicação; Desenvolvimento comunitário. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/161337/1/Acoes-comunicacao-semiarido.pdf
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Marc: |
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700 1 $aCURADO, F. F.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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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: |
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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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650 $aRespiração do Solo
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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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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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