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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
19/11/2019 |
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Data da última atualização: |
19/11/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
CERQUEIRA, C. L.; ARCE, J. E.; VENDRUSCOLO, D. G. S.; DOLÁCIO, C. J. F.; COSTA FILHO, S. V. S. da; TONINI, H. |
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Afiliação: |
Clebson Lima Cerqueira, UFPR; Julio Eduardo Arce, UFPR; Diogo Guido Streck Vendruscolo, Proterra Florestal; Cícero Jorge Fonseca Dolácio, UFPR; Sérgio Vinícius Serejo da Costa Filho, UFPR; HELIO TONINI, CPPSUL. |
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Título: |
Tape modeling of Eucalyptus stem in crop-livestock-forestry integration systems. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Floresta, v. 49, n. 3, p. 493-502, jul./set. 2019. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Modelagem do afilamento do fuste de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta. Este trabalho teve como objetivo avaliar e comparar a modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais para estimar o afilamento de eucalipto em sistemas de integração Lavoura-Pecuária-Floresta (iLPF). Os dados foram coletados em uma área experimental de iLPF, implantada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA Agrossilvipastoril, localizada no município de Sinop, Estado do Mato Grosso. Para alcançar o objetivo proposto, 165 árvores com 51 meses de idade foram cubadas para a modelagem do afilamento com modelos de efeitos mistos e redes neurais artificiais. O desempenho destas técnicas foi avaliado por meio de estatísticas de precisão e análise gráfica. A modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais são eficientes e recomendadas para estimativa do afilamento de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta; contudo, apesar de ambas técnicas avaliadas apresentarem resultados precisos para predição do afilamento das árvores amostradas, a rede neural artificial prediz valores com maior precisão que a modelagem de efeitos mistos. Palavras-chave: Biometria florestal, Inteligência artificial, Modelagem não linear mista. This paper aims to evaluate and compare the mixed effects modeling and artificial neural networks in order to estimate the taper of eucalyptus in integrated Crop-Livestock-Forestry (iCLF) systems. The data were collected in an experimental area of iCLF, implanted by the Brazilian Company of Farming Research ? EMBRAPA Agrossilvipastoril, located in the municipality of Sinop, Mato Grosso State, Brazil. To reach the proposed aim, 165 trees with 51 months of age were scaled for the taper modeling with mixed effects models and artificial neural networks. The performance of these techniques was evaluated through precision measurements and graphical analysis. Mixed effects modeling and artificial neural networks are efficient and recommended in the estimative of taper of eucalyptus in integrated Crop-Livestock-Forestry system; however, despite both evaluated techniques present accurate results in predicting the taper of the sampled trees, the artificial neural network predicts values with greater precision than the modeling of mixed effects. Keywords: Forest biometry, Artificial intelligence, Nonlinear mixed modeling. MenosModelagem do afilamento do fuste de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta. Este trabalho teve como objetivo avaliar e comparar a modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais para estimar o afilamento de eucalipto em sistemas de integração Lavoura-Pecuária-Floresta (iLPF). Os dados foram coletados em uma área experimental de iLPF, implantada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA Agrossilvipastoril, localizada no município de Sinop, Estado do Mato Grosso. Para alcançar o objetivo proposto, 165 árvores com 51 meses de idade foram cubadas para a modelagem do afilamento com modelos de efeitos mistos e redes neurais artificiais. O desempenho destas técnicas foi avaliado por meio de estatísticas de precisão e análise gráfica. A modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais são eficientes e recomendadas para estimativa do afilamento de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta; contudo, apesar de ambas técnicas avaliadas apresentarem resultados precisos para predição do afilamento das árvores amostradas, a rede neural artificial prediz valores com maior precisão que a modelagem de efeitos mistos. Palavras-chave: Biometria florestal, Inteligência artificial, Modelagem não linear mista. This paper aims to evaluate and compare the mixed effects modeling and artificial neural networks in order to estimate the taper of eucalyptus in integrated Crop-Livestock-Forestry (iCLF) systems. The data were collecte... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Biometria; Floresta; Integração; Lavoura; Pecuária. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/204983/1/Floresta-Cerqueira-et-al.-2019.pdf
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
25/10/2012 |
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Data da última atualização: |
31/07/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LOZANO, L. M. dos S.; BACHMANN, V.; HELM, C. V.; LIMA, E. A. de; TAVARES, L. B. B. |
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Afiliação: |
LÍVIA MARIA DOS SANTOS LOZANO, UNIVERSIDADE DE BLUMENAU; VANESSA BACHMANN, UNIVERSIDADE DE BLUMENAU; CRISTIANE VIEIRA HELM, CNPF; EDSON ALVES DE LIMA, CNPF; LORENA BENATHAR BALLOD TAVARES, UNIVERSIDADE DE BLUMENAU. |
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Título: |
Avaliação da atividade xilanolítica de diferentes isolados fúngicos cultivados em fermentação em estado sólido. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SEMINÁRIO BRASILEIRO DE TECNOLOGIA ENZIMÁTICA, 10., 2012, Blumenau. Livro de resumos. Blumenau: FURB, 2012. CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Fungo basidiomiceto; Xilanase. |
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Thesaurus NAL: |
Eucalyptus benthamii. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/68797/1/2012-CristianeH-ENZITEC-Avaliacao.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
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Registro completo
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Biblioteca(s): |
Catálogo Coletivo de Periódicos Embrapa; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Identificador: |
4163 |
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Data corrente: |
09/05/2002 |
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Data da última atualização: |
09/05/2002 |
|
Código do título: |
5153904 |
|
Código CCN: |
039819-5 |
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Título e Subtítulo: |
INVENTORY OF SEEDS AND PLANTS IMPORTED |
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Título posterior: |
PLANT INVENTORY |
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Entidade: |
U.S. Department of Agriculture. Bureau of Plant Industry |
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Local de publicação: |
Washington-DC |
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Periodicidade: |
PERIODICIDADE VAZIA |
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Inicio de publicação: |
1899 |
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Coleções da unidade: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia
1912-13 (31-35); 1913-41 (37-129); 1941-87 (131-133)
Classificação: 631.5305 |
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